Gemma 4 26B A4B IT je edícia otvorenej rodiny Gemma 4 od Google DeepMind so zmesou expertov, doladená na pokyny. Oficiálna tabuľka architektúry uvádza celkovo 25,2 miliardy parametrov a 3,8 miliardy aktívnych parametrov; A4B označuje zaokrúhlenú mierku aktívnych parametrov. Jej účel zahŕňa uvažovanie, programovanie, agentné postupy a multimodálne porozumenie. Je oddelená od predtrénovanej edície aj hustého modelu 31B.
Návrh so zmesou expertov pri každom kroku inferencie aktivuje podmnožinu parametrov: podľa zverejnenej tabuľky architektúry osem aktívnych expertov zo 128 a jedného spoločného experta. Google túto edíciu zameriava na efektívnosť inferencie v porovnaní s hustým modelom. Spája architektúru s 30 vrstvami a posuvné okno 1 024 tokenov s globálnou pozornosťou, kontextom 256K a vizuálnym enkóderom. Tieto údaje o architektúre opisujú model výrobcu, nie zaručenú latenciu alebo hardvérovú konfiguráciu konkrétnej aplikácie.
Kontext 256K tokenov podporuje úlohu spájajúcu rozsiahly text s vizuálnymi podkladmi. Obrázky a text možno v jednom prompte striedať; výrobca pre najlepšie výsledky odporúča umiestniť obrazový obsah pred súvisiaci text. Vizuálne úlohy zahŕňajú detekciu predmetov, interpretáciu strán dokumentov, porozumenie obrazovkám a rozhraniam, grafy, viacjazyčné OCR, rukopis a ukazovanie na miesta. Výstupom je text: získaný obsah, vysvetlenie, kód alebo navrhnutá akcia nástroja.
Porozumenie videu spracúva sekvenciu snímok. Karta modelu uvádza najviac 60 sekúnd pri spracovaní obrázkov rýchlosťou jednej snímky za sekundu. Pripravte relevantný úsek, zachovajte poradie snímok a položte otázku o viditeľnej sekvencii. Tento vizuálny profil 26B/31B neprijíma zvuk; rečové schopnosti menších variantov Gemma 4 s podporou zvuku sa tu neuplatňujú. Ak úloha potrebuje hovorené informácie, pridajte ich prepis ako text.
Nastaviteľné premýšľanie umožňuje modelu uvažovať pred odpoveďou alebo odpovedať priamo. Gemma 4 pridáva natívnu rolu system popri rolách user a assistant. Formát promptu Google zapína premýšľanie riadiacim tokenom <|think|> v systémovom prompte a oddeľuje kanál myšlienok od konečnej odpovede; dokumentovaný procesor dokáže túto šablónu spracovať. Pri konverzácii s viacerými výmenami ponechajte v histórii predchádzajúce konečné odpovede a vynechajte skoršie myšlienky okrem konverzačných replík s volaním nástrojov, pri ktorých výrobca uvádza, že sa majú zachovať.
Natívne volanie funkcií podporuje štruktúrované použitie nástrojov a oznámenie Google pri uvedení dokumentuje aj štruktúrovaný výstup JSON. Definujte úlohu, dostupnú funkciu a očakávaný výsledok; aplikácia vykoná požadovanú operáciu a vráti jej výstup pre ďalší krok. Programátorská úloha môže žiadať generovanie, doplnenie alebo opravu, zatiaľ čo vizuálny asistent môže vráteným textom vysvetliť graf alebo obrazovku. Pokyn na volanie funkcie je odlišný od prepojenej akcie, ktorá sa skutočne vykonala.
Premenlivé rozlíšenie obrázkov riadi limit vizuálnych tokenov. Dokumentované možnosti sú 70, 140, 280, 560 a 1 120 tokenov. Nižšie limity vyhovujú klasifikácii, popisom alebo sekvenciám snímok; vyššie zachovávajú viac detailov pre OCR, parsovanie dokumentov a drobný text za cenu ďalších výpočtov. Pred prípravou obrázka rozhodnite, či potrebujete celkovú scénu alebo presné nápisy. Jasný výrez štítku môže byť pre extrakciu užitočnejší než neurčitá požiadavka preskúmať každý detail celej strany.
Google odporúča pre rodinu nastavenia vzorkovania temperature 1,0, top-p 0,95 a top-k 64. Karta modelu odlišuje tréning vo viac než 140 jazykoch od okamžitej podpory viac než 35 jazykov. V zadaní explicitne určite jazyk odpovede a zachovajte doménové názvy, názvy polí alebo vzorce. Údaj 256K je špecifikácia kontextu; citovaná karta modelu neurčuje pre túto edíciu samostatný univerzálny maximálny výstup.
Pri úlohe s dokumentom a kódom dodajte relevantný obrázok strany, písomnú požiadavku a zdrojový fragment: „Prečítajte označenia, vysvetlite, ako sa táto obrazovka líši od špecifikácie, a navrhnite cielenú opravu dodaného kódu.“ Pri grafe žiadajte oddelenie viditeľných hodnôt od odvodeného trendu. Karta modelu Gemma uvádza obmedzenia týkajúce sa nejednoznačného jazyka, veľmi zložitých úloh a nesprávnych alebo zastaraných faktických tvrdení, preto priložte autoritatívne fakty, ktoré musí požadovaný výsledok použiť, namiesto očakávania, že ich dodajú tréningové znalosti.
", "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT je edícia otvorenej rodiny Gemma 4 od Google DeepMind so zmesou expertov, doladená na pokyny. Oficiálna tabuľka architektúry uvádza celkovo 25,2 miliardy parametrov a 3,8 miliardy aktívnych parametrov; A4B označuje zaokrúhlenú mierku aktívnych parametrov. Jej účel zahŕňa uvažovanie, programovanie, agentné postupy a multimodálne porozumenie. Je oddelená od predtrénovanej edície aj hustého modelu 31B.\n\nNávrh so zmesou expertov pri každom kroku inferencie aktivuje podmnožinu parametrov: podľa zverejnenej tabuľky architektúry osem aktívnych expertov zo 128 a jedného spoločného experta. Google túto edíciu zameriava na efektívnosť inferencie v porovnaní s hustým modelom. Spája architektúru s 30 vrstvami a posuvné okno 1 024 tokenov s globálnou pozornosťou, kontextom 256K a vizuálnym enkóderom. Tieto údaje o architektúre opisujú model výrobcu, nie zaručenú latenciu alebo hardvérovú konfiguráciu konkrétnej aplikácie.\n\nKontext 256K tokenov podporuje úlohu spájajúcu rozsiahly text s vizuálnymi podkladmi. Obrázky a text možno v jednom prompte striedať; výrobca pre najlepšie výsledky odporúča umiestniť obrazový obsah pred súvisiaci text. Vizuálne úlohy zahŕňajú detekciu predmetov, interpretáciu strán dokumentov, porozumenie obrazovkám a rozhraniam, grafy, viacjazyčné OCR, rukopis a ukazovanie na miesta. Výstupom je text: získaný obsah, vysvetlenie, kód alebo navrhnutá akcia nástroja.\n\nPorozumenie videu spracúva sekvenciu snímok. Karta modelu uvádza najviac 60 sekúnd pri spracovaní obrázkov rýchlosťou jednej snímky za sekundu. Pripravte relevantný úsek, zachovajte poradie snímok a položte otázku o viditeľnej sekvencii. Tento vizuálny profil 26B/31B neprijíma zvuk; rečové schopnosti menších variantov Gemma 4 s podporou zvuku sa tu neuplatňujú. Ak úloha potrebuje hovorené informácie, pridajte ich prepis ako text.\n\nNastaviteľné premýšľanie umožňuje modelu uvažovať pred odpoveďou alebo odpovedať priamo. Gemma 4 pridáva natívnu rolu system popri rolách user a assistant. Formát promptu Google zapína premýšľanie riadiacim tokenom <|think|> v systémovom prompte a oddeľuje kanál myšlienok od konečnej odpovede; dokumentovaný procesor dokáže túto šablónu spracovať. Pri konverzácii s viacerými výmenami ponechajte v histórii predchádzajúce konečné odpovede a vynechajte skoršie myšlienky okrem konverzačných replík s volaním nástrojov, pri ktorých výrobca uvádza, že sa majú zachovať.\n\nNatívne volanie funkcií podporuje štruktúrované použitie nástrojov a oznámenie Google pri uvedení dokumentuje aj štruktúrovaný výstup JSON. Definujte úlohu, dostupnú funkciu a očakávaný výsledok; aplikácia vykoná požadovanú operáciu a vráti jej výstup pre ďalší krok. Programátorská úloha môže žiadať generovanie, doplnenie alebo opravu, zatiaľ čo vizuálny asistent môže vráteným textom vysvetliť graf alebo obrazovku. Pokyn na volanie funkcie je odlišný od prepojenej akcie, ktorá sa skutočne vykonala.\n\nPremenlivé rozlíšenie obrázkov riadi limit vizuálnych tokenov. Dokumentované možnosti sú 70, 140, 280, 560 a 1 120 tokenov. Nižšie limity vyhovujú klasifikácii, popisom alebo sekvenciám snímok; vyššie zachovávajú viac detailov pre OCR, parsovanie dokumentov a drobný text za cenu ďalších výpočtov. Pred prípravou obrázka rozhodnite, či potrebujete celkovú scénu alebo presné nápisy. Jasný výrez štítku môže byť pre extrakciu užitočnejší než neurčitá požiadavka preskúmať každý detail celej strany.\n\nGoogle odporúča pre rodinu nastavenia vzorkovania temperature 1,0, top-p 0,95 a top-k 64. Karta modelu odlišuje tréning vo viac než 140 jazykoch od okamžitej podpory viac než 35 jazykov. V zadaní explicitne určite jazyk odpovede a zachovajte doménové názvy, názvy polí alebo vzorce. Údaj 256K je špecifikácia kontextu; citovaná karta modelu neurčuje pre túto edíciu samostatný univerzálny maximálny výstup.\n\nPri úlohe s dokumentom a kódom dodajte relevantný obrázok strany, písomnú požiadavku a zdrojový fragment: „Prečítajte označenia, vysvetlite, ako sa táto obrazovka líši od špecifikácie, a navrhnite cielenú opravu dodaného kódu.“ Pri grafe žiadajte oddelenie viditeľných hodnôt od odvodeného trendu. Karta modelu Gemma uvádza obmedzenia týkajúce sa nejednoznačného jazyka, veľmi zložitých úloh a nesprávnych alebo zastaraných faktických tvrdení, preto priložte autoritatívne fakty, ktoré musí požadovaný výsledok použiť, namiesto očakávania, že ich dodajú tréningové znalosti.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický príklad v angličtine
Compare readings and inferred trends\n\nAnalyze this transcribed chart data: week 1, 20 returns from 1,000 orders; week 2, 24 from 1,200; week 3, 18 from 600. Calculate each return rate, distinguish counts from rates and write a two-sentence operations note. Do not infer the cause of any change from these values alone.A three-row rate table and an operations note separating observed values from causal interpretation.Check percentages use each week's own order count and the note does not equate fewer returns with a lower rate.google/gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 26B A4B IT je model Google so zmesou expertov doladený na pokyny pre textové a vizuálne uvažovanie. Spája kontext 256K, porozumenie obrázkom a videu po snímkach, nastaviteľné premýšľanie a natívne volanie funkcií s textovým výstupom.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemma 4 26B A4B IT je edícia otvorenej rodiny Gemma 4 od Google DeepMind so zmesou expertov, doladená na pokyny. Oficiálna tabuľka architektúry uvádza celkovo 25,2 miliardy parametrov a 3,8 miliardy aktívnych parametrov; A4B označuje zaokrúhlenú mierku aktívnych parametrov. Jej účel zahŕňa uvažovanie, programovanie, agentné postupy a multimodálne porozumenie. Je oddelená od predtrénovanej edície aj hustého modelu 31B.
Návrh so zmesou expertov pri každom kroku inferencie aktivuje podmnožinu parametrov: podľa zverejnenej tabuľky architektúry osem aktívnych expertov zo 128 a jedného spoločného experta. Google túto edíciu zameriava na efektívnosť inferencie v porovnaní s hustým modelom. Spája architektúru s 30 vrstvami a posuvné okno 1 024 tokenov s globálnou pozornosťou, kontextom 256K a vizuálnym enkóderom. Tieto údaje o architektúre opisujú model výrobcu, nie zaručenú latenciu alebo hardvérovú konfiguráciu konkrétnej aplikácie.
Kontext 256K tokenov podporuje úlohu spájajúcu rozsiahly text s vizuálnymi podkladmi. Obrázky a text možno v jednom prompte striedať; výrobca pre najlepšie výsledky odporúča umiestniť obrazový obsah pred súvisiaci text. Vizuálne úlohy zahŕňajú detekciu predmetov, interpretáciu strán dokumentov, porozumenie obrazovkám a rozhraniam, grafy, viacjazyčné OCR, rukopis a ukazovanie na miesta. Výstupom je text: získaný obsah, vysvetlenie, kód alebo navrhnutá akcia nástroja.
Porozumenie videu spracúva sekvenciu snímok. Karta modelu uvádza najviac 60 sekúnd pri spracovaní obrázkov rýchlosťou jednej snímky za sekundu. Pripravte relevantný úsek, zachovajte poradie snímok a položte otázku o viditeľnej sekvencii. Tento vizuálny profil 26B/31B neprijíma zvuk; rečové schopnosti menších variantov Gemma 4 s podporou zvuku sa tu neuplatňujú. Ak úloha potrebuje hovorené informácie, pridajte ich prepis ako text.
Nastaviteľné premýšľanie umožňuje modelu uvažovať pred odpoveďou alebo odpovedať priamo. Gemma 4 pridáva natívnu rolu system popri rolách user a assistant. Formát promptu Google zapína premýšľanie riadiacim tokenom <|think|> v systémovom prompte a oddeľuje kanál myšlienok od konečnej odpovede; dokumentovaný procesor dokáže túto šablónu spracovať. Pri konverzácii s viacerými výmenami ponechajte v histórii predchádzajúce konečné odpovede a vynechajte skoršie myšlienky okrem konverzačných replík s volaním nástrojov, pri ktorých výrobca uvádza, že sa majú zachovať.
Natívne volanie funkcií podporuje štruktúrované použitie nástrojov a oznámenie Google pri uvedení dokumentuje aj štruktúrovaný výstup JSON. Definujte úlohu, dostupnú funkciu a očakávaný výsledok; aplikácia vykoná požadovanú operáciu a vráti jej výstup pre ďalší krok. Programátorská úloha môže žiadať generovanie, doplnenie alebo opravu, zatiaľ čo vizuálny asistent môže vráteným textom vysvetliť graf alebo obrazovku. Pokyn na volanie funkcie je odlišný od prepojenej akcie, ktorá sa skutočne vykonala.
Premenlivé rozlíšenie obrázkov riadi limit vizuálnych tokenov. Dokumentované možnosti sú 70, 140, 280, 560 a 1 120 tokenov. Nižšie limity vyhovujú klasifikácii, popisom alebo sekvenciám snímok; vyššie zachovávajú viac detailov pre OCR, parsovanie dokumentov a drobný text za cenu ďalších výpočtov. Pred prípravou obrázka rozhodnite, či potrebujete celkovú scénu alebo presné nápisy. Jasný výrez štítku môže byť pre extrakciu užitočnejší než neurčitá požiadavka preskúmať každý detail celej strany.
Google odporúča pre rodinu nastavenia vzorkovania temperature 1,0, top-p 0,95 a top-k 64. Karta modelu odlišuje tréning vo viac než 140 jazykoch od okamžitej podpory viac než 35 jazykov. V zadaní explicitne určite jazyk odpovede a zachovajte doménové názvy, názvy polí alebo vzorce. Údaj 256K je špecifikácia kontextu; citovaná karta modelu neurčuje pre túto edíciu samostatný univerzálny maximálny výstup.
Pri úlohe s dokumentom a kódom dodajte relevantný obrázok strany, písomnú požiadavku a zdrojový fragment: „Prečítajte označenia, vysvetlite, ako sa táto obrazovka líši od špecifikácie, a navrhnite cielenú opravu dodaného kódu.“ Pri grafe žiadajte oddelenie viditeľných hodnôt od odvodeného trendu. Karta modelu Gemma uvádza obmedzenia týkajúce sa nejednoznačného jazyka, veľmi zložitých úloh a nesprávnych alebo zastaraných faktických tvrdení, preto priložte autoritatívne fakty, ktoré musí požadovaný výsledok použiť, namiesto očakávania, že ich dodajú tréningové znalosti.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemma-4-26b-a4b-it | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Text · Text UTF8
messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-4-26b-a4b-it", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemma-4-26b-a4b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemma-4-26b-a4b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-26b-a4b-it
Použite cesty metód uvedené vyššie.
google/gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 26B A4B IT je model Google so zmesou expertov doladený na pokyny pre textové a vizuálne uvažovanie. Spája kontext 256K, porozumenie obrázkom a videu po snímkach, nastaviteľné premýšľanie a natívne volanie funkcií s textovým výstupom.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Gemma 4 26B A4B IT je edícia otvorenej rodiny Gemma 4 od Google DeepMind so zmesou expertov, doladená na pokyny. Oficiálna tabuľka architektúry uvádza celkovo 25,2 miliardy parametrov a 3,8 miliardy aktívnych parametrov; A4B označuje zaokrúhlenú mierku aktívnych parametrov. Jej účel zahŕňa uvažovanie, programovanie, agentné postupy a multimodálne porozumenie. Je oddelená od predtrénovanej edície aj hustého modelu 31B.
Návrh so zmesou expertov pri každom kroku inferencie aktivuje podmnožinu parametrov: podľa zverejnenej tabuľky architektúry osem aktívnych expertov zo 128 a jedného spoločného experta. Google túto edíciu zameriava na efektívnosť inferencie v porovnaní s hustým modelom. Spája architektúru s 30 vrstvami a posuvné okno 1 024 tokenov s globálnou pozornosťou, kontextom 256K a vizuálnym enkóderom. Tieto údaje o architektúre opisujú model výrobcu, nie zaručenú latenciu alebo hardvérovú konfiguráciu konkrétnej aplikácie.
Kontext 256K tokenov podporuje úlohu spájajúcu rozsiahly text s vizuálnymi podkladmi. Obrázky a text možno v jednom prompte striedať; výrobca pre najlepšie výsledky odporúča umiestniť obrazový obsah pred súvisiaci text. Vizuálne úlohy zahŕňajú detekciu predmetov, interpretáciu strán dokumentov, porozumenie obrazovkám a rozhraniam, grafy, viacjazyčné OCR, rukopis a ukazovanie na miesta. Výstupom je text: získaný obsah, vysvetlenie, kód alebo navrhnutá akcia nástroja.
Porozumenie videu spracúva sekvenciu snímok. Karta modelu uvádza najviac 60 sekúnd pri spracovaní obrázkov rýchlosťou jednej snímky za sekundu. Pripravte relevantný úsek, zachovajte poradie snímok a položte otázku o viditeľnej sekvencii. Tento vizuálny profil 26B/31B neprijíma zvuk; rečové schopnosti menších variantov Gemma 4 s podporou zvuku sa tu neuplatňujú. Ak úloha potrebuje hovorené informácie, pridajte ich prepis ako text.
Nastaviteľné premýšľanie umožňuje modelu uvažovať pred odpoveďou alebo odpovedať priamo. Gemma 4 pridáva natívnu rolu system popri rolách user a assistant. Formát promptu Google zapína premýšľanie riadiacim tokenom <|think|> v systémovom prompte a oddeľuje kanál myšlienok od konečnej odpovede; dokumentovaný procesor dokáže túto šablónu spracovať. Pri konverzácii s viacerými výmenami ponechajte v histórii predchádzajúce konečné odpovede a vynechajte skoršie myšlienky okrem konverzačných replík s volaním nástrojov, pri ktorých výrobca uvádza, že sa majú zachovať.
Natívne volanie funkcií podporuje štruktúrované použitie nástrojov a oznámenie Google pri uvedení dokumentuje aj štruktúrovaný výstup JSON. Definujte úlohu, dostupnú funkciu a očakávaný výsledok; aplikácia vykoná požadovanú operáciu a vráti jej výstup pre ďalší krok. Programátorská úloha môže žiadať generovanie, doplnenie alebo opravu, zatiaľ čo vizuálny asistent môže vráteným textom vysvetliť graf alebo obrazovku. Pokyn na volanie funkcie je odlišný od prepojenej akcie, ktorá sa skutočne vykonala.
Premenlivé rozlíšenie obrázkov riadi limit vizuálnych tokenov. Dokumentované možnosti sú 70, 140, 280, 560 a 1 120 tokenov. Nižšie limity vyhovujú klasifikácii, popisom alebo sekvenciám snímok; vyššie zachovávajú viac detailov pre OCR, parsovanie dokumentov a drobný text za cenu ďalších výpočtov. Pred prípravou obrázka rozhodnite, či potrebujete celkovú scénu alebo presné nápisy. Jasný výrez štítku môže byť pre extrakciu užitočnejší než neurčitá požiadavka preskúmať každý detail celej strany.
Google odporúča pre rodinu nastavenia vzorkovania temperature 1,0, top-p 0,95 a top-k 64. Karta modelu odlišuje tréning vo viac než 140 jazykoch od okamžitej podpory viac než 35 jazykov. V zadaní explicitne určite jazyk odpovede a zachovajte doménové názvy, názvy polí alebo vzorce. Údaj 256K je špecifikácia kontextu; citovaná karta modelu neurčuje pre túto edíciu samostatný univerzálny maximálny výstup.
Pri úlohe s dokumentom a kódom dodajte relevantný obrázok strany, písomnú požiadavku a zdrojový fragment: „Prečítajte označenia, vysvetlite, ako sa táto obrazovka líši od špecifikácie, a navrhnite cielenú opravu dodaného kódu.“ Pri grafe žiadajte oddelenie viditeľných hodnôt od odvodeného trendu. Karta modelu Gemma uvádza obmedzenia týkajúce sa nejednoznačného jazyka, veľmi zložitých úloh a nesprávnych alebo zastaraných faktických tvrdení, preto priložte autoritatívne fakty, ktoré musí požadovaný výsledok použiť, namiesto očakávania, že ich dodajú tréningové znalosti.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/gemma-4-26b-a4b-it | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0003 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0012 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
{\n "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemma-4-26b-a4b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemma-4-26b-a4b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON alebo SSE
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-26b-a4b-it
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Technický príklad v angličtine
Compare readings and inferred trends\n\nAnalyze this transcribed chart data: week 1, 20 returns from 1,000 orders; week 2, 24 from 1,200; week 3, 18 from 600. Calculate each return rate, distinguish counts from rates and write a two-sentence operations note. Do not infer the cause of any change from these values alone.A three-row rate table and an operations note separating observed values from causal interpretation.Check percentages use each week's own order count and the note does not equate fewer returns with a lower rate.