Gemma 4 26B A4B IT je izdaja odprte družine Gemma 4 podjetja Google DeepMind z mešanico strokovnjakov, prilagojena navodilom. Uradna tabela arhitekture navaja skupno 25,2 milijarde parametrov in 3,8 milijarde aktivnih parametrov; A4B označuje zaokroženo velikost aktivnih parametrov. Njen namen zajema sklepanje, programiranje, agentske postopke in večmodalno razumevanje. Ločena je od predhodno naučene izdaje in gostega modela 31B.
Zasnova z mešanico strokovnjakov pri vsakem koraku sklepanja aktivira podmnožico parametrov: po objavljeni tabeli arhitekture osem aktivnih strokovnjakov izmed 128 ter enega skupnega strokovnjaka. Google to izdajo usmerja v učinkovitost sklepanja v primerjavi z gostim modelom. Združuje arhitekturo s 30 plastmi in drseče okno 1 024 tokenov z globalno pozornostjo, kontekstom 256K in vizualnim kodirnikom. Te arhitekturne številke opisujejo proizvajalčev model, ne zagotovljene zakasnitve ali strojne konfiguracije posamezne aplikacije.
Kontekst 256K tokenov podpira nalogo, ki združuje obsežno besedilo z vizualnimi dokazi. Slike in besedilo se lahko izmenjujejo v enem pozivu; proizvajalec za najboljše rezultate priporoča slikovno vsebino pred povezanim besedilom. Vizualne naloge vključujejo zaznavanje predmetov, razlago strani dokumentov, razumevanje zaslonov in vmesnikov, grafikone, večjezični OCR, rokopis in označevanje lokacij. Izhod je besedilo: izluščena vsebina, pojasnilo, koda ali predlagano dejanje orodja.
Razumevanje videa obdeluje zaporedje sličic. Kartica modela določa največ 60 sekund, kadar se slike obdelujejo s hitrostjo ene sličice na sekundo. Pripravite relevantni odlomek, ohranite vrstni red sličic in podajte vprašanje o vidnem zaporedju. Ta vizualni profil 26B/31B ne sprejema zvoka; govorne zmogljivosti manjših različic Gemma 4 z omogočenim zvokom tu ne veljajo. Če naloga potrebuje govorjene informacije, dodajte njihov prepis kot besedilo.
Nastavljivo razmišljanje modelu omogoča sklepanje pred odgovorom ali neposreden odgovor. Gemma 4 ob vlogah user in assistant doda izvorno vlogo system. Googlov format poziva omogoči razmišljanje s krmilnim tokenom <|think|> v sistemskem pozivu in loči kanal misli od končnega odgovora; dokumentirani procesor lahko obravnava to predlogo. V pogovoru z več izmenjavami v zgodovini ohranite prejšnje končne odgovore in izključite prejšnje misli, razen pri pogovornih korakih s klici orodij, pri katerih proizvajalec določa njihovo ohranitev.
Izvorno klicanje funkcij podpira strukturirano uporabo orodij, Googlova objava ob uvedbi pa dokumentira tudi strukturiran izhod JSON. Določite nalogo, razpoložljivo funkcijo in pričakovani rezultat; aplikacija izvede zahtevano operacijo in vrne njen izhod za naslednji korak. Programerska naloga lahko zahteva ustvarjanje, dopolnjevanje ali popravek, vizualni asistent pa lahko vrnjeno besedilo uporabi za pojasnilo grafikona ali zaslona. Navodilo za klic funkcije je ločeno od povezanega dejanja, ki se je dejansko izvedlo.
Spremenljivo ločljivost slik nadzoruje omejitev vizualnih tokenov. Dokumentirane možnosti so 70, 140, 280, 560 in 1 120 tokenov. Nižje omejitve ustrezajo razvrščanju, opisom ali zaporedjem sličic; višje ohranijo več podrobnosti za OCR, razčlenjevanje dokumentov in drobno besedilo ob dodatnem računanju. Pred pripravo slike se odločite, ali potrebujete celoten prizor ali natančne napise. Jasen izrez oznake je lahko za izluščanje uporabnejši od nedoločene zahteve po pregledu vsake podrobnosti celotne strani.
Google kot družinsko konfiguracijo vzorčenja priporoča temperature 1,0, top-p 0,95 in top-k 64. Kartica modela loči učenje v več kot 140 jezikih od podpore več kot 35 jezikom brez dodatnih prilagoditev. V opisu izrecno določite jezik odgovora in ohranite domenska imena, imena polj ali formule. Podatek 256K je specifikacija konteksta; navedena kartica modela za to izdajo ne določa ločenega univerzalnega največjega izhoda.
Pri nalogi z dokumentom in kodo priložite relevantno sliko strani, pisno zahtevo in izvorni izsek: »Preberite oznake, pojasnite, kako se ta zaslon razlikuje od specifikacije, in predlagajte osredotočen popravek priložene kode.« Pri grafikonu zahtevajte ločitev vidnih vrednosti od sklepanega trenda. Kartica modela Gemma navaja omejitve pri dvoumnem jeziku, zelo zapletenih nalogah ter nepravilnih ali zastarelih dejstvih, zato priložite merodajna dejstva, ki jih mora zahtevani rezultat uporabiti, namesto da pričakujete njihovo pridobitev iz naučenega znanja.
", "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT je izdaja odprte družine Gemma 4 podjetja Google DeepMind z mešanico strokovnjakov, prilagojena navodilom. Uradna tabela arhitekture navaja skupno 25,2 milijarde parametrov in 3,8 milijarde aktivnih parametrov; A4B označuje zaokroženo velikost aktivnih parametrov. Njen namen zajema sklepanje, programiranje, agentske postopke in večmodalno razumevanje. Ločena je od predhodno naučene izdaje in gostega modela 31B.\n\nZasnova z mešanico strokovnjakov pri vsakem koraku sklepanja aktivira podmnožico parametrov: po objavljeni tabeli arhitekture osem aktivnih strokovnjakov izmed 128 ter enega skupnega strokovnjaka. Google to izdajo usmerja v učinkovitost sklepanja v primerjavi z gostim modelom. Združuje arhitekturo s 30 plastmi in drseče okno 1 024 tokenov z globalno pozornostjo, kontekstom 256K in vizualnim kodirnikom. Te arhitekturne številke opisujejo proizvajalčev model, ne zagotovljene zakasnitve ali strojne konfiguracije posamezne aplikacije.\n\nKontekst 256K tokenov podpira nalogo, ki združuje obsežno besedilo z vizualnimi dokazi. Slike in besedilo se lahko izmenjujejo v enem pozivu; proizvajalec za najboljše rezultate priporoča slikovno vsebino pred povezanim besedilom. Vizualne naloge vključujejo zaznavanje predmetov, razlago strani dokumentov, razumevanje zaslonov in vmesnikov, grafikone, večjezični OCR, rokopis in označevanje lokacij. Izhod je besedilo: izluščena vsebina, pojasnilo, koda ali predlagano dejanje orodja.\n\nRazumevanje videa obdeluje zaporedje sličic. Kartica modela določa največ 60 sekund, kadar se slike obdelujejo s hitrostjo ene sličice na sekundo. Pripravite relevantni odlomek, ohranite vrstni red sličic in podajte vprašanje o vidnem zaporedju. Ta vizualni profil 26B/31B ne sprejema zvoka; govorne zmogljivosti manjših različic Gemma 4 z omogočenim zvokom tu ne veljajo. Če naloga potrebuje govorjene informacije, dodajte njihov prepis kot besedilo.\n\nNastavljivo razmišljanje modelu omogoča sklepanje pred odgovorom ali neposreden odgovor. Gemma 4 ob vlogah user in assistant doda izvorno vlogo system. Googlov format poziva omogoči razmišljanje s krmilnim tokenom <|think|> v sistemskem pozivu in loči kanal misli od končnega odgovora; dokumentirani procesor lahko obravnava to predlogo. V pogovoru z več izmenjavami v zgodovini ohranite prejšnje končne odgovore in izključite prejšnje misli, razen pri pogovornih korakih s klici orodij, pri katerih proizvajalec določa njihovo ohranitev.\n\nIzvorno klicanje funkcij podpira strukturirano uporabo orodij, Googlova objava ob uvedbi pa dokumentira tudi strukturiran izhod JSON. Določite nalogo, razpoložljivo funkcijo in pričakovani rezultat; aplikacija izvede zahtevano operacijo in vrne njen izhod za naslednji korak. Programerska naloga lahko zahteva ustvarjanje, dopolnjevanje ali popravek, vizualni asistent pa lahko vrnjeno besedilo uporabi za pojasnilo grafikona ali zaslona. Navodilo za klic funkcije je ločeno od povezanega dejanja, ki se je dejansko izvedlo.\n\nSpremenljivo ločljivost slik nadzoruje omejitev vizualnih tokenov. Dokumentirane možnosti so 70, 140, 280, 560 in 1 120 tokenov. Nižje omejitve ustrezajo razvrščanju, opisom ali zaporedjem sličic; višje ohranijo več podrobnosti za OCR, razčlenjevanje dokumentov in drobno besedilo ob dodatnem računanju. Pred pripravo slike se odločite, ali potrebujete celoten prizor ali natančne napise. Jasen izrez oznake je lahko za izluščanje uporabnejši od nedoločene zahteve po pregledu vsake podrobnosti celotne strani.\n\nGoogle kot družinsko konfiguracijo vzorčenja priporoča temperature 1,0, top-p 0,95 in top-k 64. Kartica modela loči učenje v več kot 140 jezikih od podpore več kot 35 jezikom brez dodatnih prilagoditev. V opisu izrecno določite jezik odgovora in ohranite domenska imena, imena polj ali formule. Podatek 256K je specifikacija konteksta; navedena kartica modela za to izdajo ne določa ločenega univerzalnega največjega izhoda.\n\nPri nalogi z dokumentom in kodo priložite relevantno sliko strani, pisno zahtevo in izvorni izsek: »Preberite oznake, pojasnite, kako se ta zaslon razlikuje od specifikacije, in predlagajte osredotočen popravek priložene kode.« Pri grafikonu zahtevajte ločitev vidnih vrednosti od sklepanega trenda. Kartica modela Gemma navaja omejitve pri dvoumnem jeziku, zelo zapletenih nalogah ter nepravilnih ali zastarelih dejstvih, zato priložite merodajna dejstva, ki jih mora zahtevani rezultat uporabiti, namesto da pričakujete njihovo pridobitev iz naučenega znanja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
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 Googlov model z mešanico strokovnjakov, prilagojen navodilom, za besedilno in vizualno sklepanje. Združuje kontekst 256K, razumevanje slik in videa po sličicah, nastavljivo razmišljanje in izvorno klicanje funkcij z besedilnim izhodom.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemma 4 26B A4B IT je izdaja odprte družine Gemma 4 podjetja Google DeepMind z mešanico strokovnjakov, prilagojena navodilom. Uradna tabela arhitekture navaja skupno 25,2 milijarde parametrov in 3,8 milijarde aktivnih parametrov; A4B označuje zaokroženo velikost aktivnih parametrov. Njen namen zajema sklepanje, programiranje, agentske postopke in večmodalno razumevanje. Ločena je od predhodno naučene izdaje in gostega modela 31B.
Zasnova z mešanico strokovnjakov pri vsakem koraku sklepanja aktivira podmnožico parametrov: po objavljeni tabeli arhitekture osem aktivnih strokovnjakov izmed 128 ter enega skupnega strokovnjaka. Google to izdajo usmerja v učinkovitost sklepanja v primerjavi z gostim modelom. Združuje arhitekturo s 30 plastmi in drseče okno 1 024 tokenov z globalno pozornostjo, kontekstom 256K in vizualnim kodirnikom. Te arhitekturne številke opisujejo proizvajalčev model, ne zagotovljene zakasnitve ali strojne konfiguracije posamezne aplikacije.
Kontekst 256K tokenov podpira nalogo, ki združuje obsežno besedilo z vizualnimi dokazi. Slike in besedilo se lahko izmenjujejo v enem pozivu; proizvajalec za najboljše rezultate priporoča slikovno vsebino pred povezanim besedilom. Vizualne naloge vključujejo zaznavanje predmetov, razlago strani dokumentov, razumevanje zaslonov in vmesnikov, grafikone, večjezični OCR, rokopis in označevanje lokacij. Izhod je besedilo: izluščena vsebina, pojasnilo, koda ali predlagano dejanje orodja.
Razumevanje videa obdeluje zaporedje sličic. Kartica modela določa največ 60 sekund, kadar se slike obdelujejo s hitrostjo ene sličice na sekundo. Pripravite relevantni odlomek, ohranite vrstni red sličic in podajte vprašanje o vidnem zaporedju. Ta vizualni profil 26B/31B ne sprejema zvoka; govorne zmogljivosti manjših različic Gemma 4 z omogočenim zvokom tu ne veljajo. Če naloga potrebuje govorjene informacije, dodajte njihov prepis kot besedilo.
Nastavljivo razmišljanje modelu omogoča sklepanje pred odgovorom ali neposreden odgovor. Gemma 4 ob vlogah user in assistant doda izvorno vlogo system. Googlov format poziva omogoči razmišljanje s krmilnim tokenom <|think|> v sistemskem pozivu in loči kanal misli od končnega odgovora; dokumentirani procesor lahko obravnava to predlogo. V pogovoru z več izmenjavami v zgodovini ohranite prejšnje končne odgovore in izključite prejšnje misli, razen pri pogovornih korakih s klici orodij, pri katerih proizvajalec določa njihovo ohranitev.
Izvorno klicanje funkcij podpira strukturirano uporabo orodij, Googlova objava ob uvedbi pa dokumentira tudi strukturiran izhod JSON. Določite nalogo, razpoložljivo funkcijo in pričakovani rezultat; aplikacija izvede zahtevano operacijo in vrne njen izhod za naslednji korak. Programerska naloga lahko zahteva ustvarjanje, dopolnjevanje ali popravek, vizualni asistent pa lahko vrnjeno besedilo uporabi za pojasnilo grafikona ali zaslona. Navodilo za klic funkcije je ločeno od povezanega dejanja, ki se je dejansko izvedlo.
Spremenljivo ločljivost slik nadzoruje omejitev vizualnih tokenov. Dokumentirane možnosti so 70, 140, 280, 560 in 1 120 tokenov. Nižje omejitve ustrezajo razvrščanju, opisom ali zaporedjem sličic; višje ohranijo več podrobnosti za OCR, razčlenjevanje dokumentov in drobno besedilo ob dodatnem računanju. Pred pripravo slike se odločite, ali potrebujete celoten prizor ali natančne napise. Jasen izrez oznake je lahko za izluščanje uporabnejši od nedoločene zahteve po pregledu vsake podrobnosti celotne strani.
Google kot družinsko konfiguracijo vzorčenja priporoča temperature 1,0, top-p 0,95 in top-k 64. Kartica modela loči učenje v več kot 140 jezikih od podpore več kot 35 jezikom brez dodatnih prilagoditev. V opisu izrecno določite jezik odgovora in ohranite domenska imena, imena polj ali formule. Podatek 256K je specifikacija konteksta; navedena kartica modela za to izdajo ne določa ločenega univerzalnega največjega izhoda.
Pri nalogi z dokumentom in kodo priložite relevantno sliko strani, pisno zahtevo in izvorni izsek: »Preberite oznake, pojasnite, kako se ta zaslon razlikuje od specifikacije, in predlagajte osredotočen popravek priložene kode.« Pri grafikonu zahtevajte ločitev vidnih vrednosti od sklepanega trenda. Kartica modela Gemma navaja omejitve pri dvoumnem jeziku, zelo zapletenih nalogah ter nepravilnih ali zastarelih dejstvih, zato priložite merodajna dejstva, ki jih mora zahtevani rezultat uporabiti, namesto da pričakujete njihovo pridobitev iz naučenega znanja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve google/gemma-4-26b-a4b-it | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-26b-a4b-it
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
google/gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 26B A4B IT je Googlov model z mešanico strokovnjakov, prilagojen navodilom, za besedilno in vizualno sklepanje. Združuje kontekst 256K, razumevanje slik in videa po sličicah, nastavljivo razmišljanje in izvorno klicanje funkcij z besedilnim izhodom.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Gemma 4 26B A4B IT je izdaja odprte družine Gemma 4 podjetja Google DeepMind z mešanico strokovnjakov, prilagojena navodilom. Uradna tabela arhitekture navaja skupno 25,2 milijarde parametrov in 3,8 milijarde aktivnih parametrov; A4B označuje zaokroženo velikost aktivnih parametrov. Njen namen zajema sklepanje, programiranje, agentske postopke in večmodalno razumevanje. Ločena je od predhodno naučene izdaje in gostega modela 31B.
Zasnova z mešanico strokovnjakov pri vsakem koraku sklepanja aktivira podmnožico parametrov: po objavljeni tabeli arhitekture osem aktivnih strokovnjakov izmed 128 ter enega skupnega strokovnjaka. Google to izdajo usmerja v učinkovitost sklepanja v primerjavi z gostim modelom. Združuje arhitekturo s 30 plastmi in drseče okno 1 024 tokenov z globalno pozornostjo, kontekstom 256K in vizualnim kodirnikom. Te arhitekturne številke opisujejo proizvajalčev model, ne zagotovljene zakasnitve ali strojne konfiguracije posamezne aplikacije.
Kontekst 256K tokenov podpira nalogo, ki združuje obsežno besedilo z vizualnimi dokazi. Slike in besedilo se lahko izmenjujejo v enem pozivu; proizvajalec za najboljše rezultate priporoča slikovno vsebino pred povezanim besedilom. Vizualne naloge vključujejo zaznavanje predmetov, razlago strani dokumentov, razumevanje zaslonov in vmesnikov, grafikone, večjezični OCR, rokopis in označevanje lokacij. Izhod je besedilo: izluščena vsebina, pojasnilo, koda ali predlagano dejanje orodja.
Razumevanje videa obdeluje zaporedje sličic. Kartica modela določa največ 60 sekund, kadar se slike obdelujejo s hitrostjo ene sličice na sekundo. Pripravite relevantni odlomek, ohranite vrstni red sličic in podajte vprašanje o vidnem zaporedju. Ta vizualni profil 26B/31B ne sprejema zvoka; govorne zmogljivosti manjših različic Gemma 4 z omogočenim zvokom tu ne veljajo. Če naloga potrebuje govorjene informacije, dodajte njihov prepis kot besedilo.
Nastavljivo razmišljanje modelu omogoča sklepanje pred odgovorom ali neposreden odgovor. Gemma 4 ob vlogah user in assistant doda izvorno vlogo system. Googlov format poziva omogoči razmišljanje s krmilnim tokenom <|think|> v sistemskem pozivu in loči kanal misli od končnega odgovora; dokumentirani procesor lahko obravnava to predlogo. V pogovoru z več izmenjavami v zgodovini ohranite prejšnje končne odgovore in izključite prejšnje misli, razen pri pogovornih korakih s klici orodij, pri katerih proizvajalec določa njihovo ohranitev.
Izvorno klicanje funkcij podpira strukturirano uporabo orodij, Googlova objava ob uvedbi pa dokumentira tudi strukturiran izhod JSON. Določite nalogo, razpoložljivo funkcijo in pričakovani rezultat; aplikacija izvede zahtevano operacijo in vrne njen izhod za naslednji korak. Programerska naloga lahko zahteva ustvarjanje, dopolnjevanje ali popravek, vizualni asistent pa lahko vrnjeno besedilo uporabi za pojasnilo grafikona ali zaslona. Navodilo za klic funkcije je ločeno od povezanega dejanja, ki se je dejansko izvedlo.
Spremenljivo ločljivost slik nadzoruje omejitev vizualnih tokenov. Dokumentirane možnosti so 70, 140, 280, 560 in 1 120 tokenov. Nižje omejitve ustrezajo razvrščanju, opisom ali zaporedjem sličic; višje ohranijo več podrobnosti za OCR, razčlenjevanje dokumentov in drobno besedilo ob dodatnem računanju. Pred pripravo slike se odločite, ali potrebujete celoten prizor ali natančne napise. Jasen izrez oznake je lahko za izluščanje uporabnejši od nedoločene zahteve po pregledu vsake podrobnosti celotne strani.
Google kot družinsko konfiguracijo vzorčenja priporoča temperature 1,0, top-p 0,95 in top-k 64. Kartica modela loči učenje v več kot 140 jezikih od podpore več kot 35 jezikom brez dodatnih prilagoditev. V opisu izrecno določite jezik odgovora in ohranite domenska imena, imena polj ali formule. Podatek 256K je specifikacija konteksta; navedena kartica modela za to izdajo ne določa ločenega univerzalnega največjega izhoda.
Pri nalogi z dokumentom in kodo priložite relevantno sliko strani, pisno zahtevo in izvorni izsek: »Preberite oznake, pojasnite, kako se ta zaslon razlikuje od specifikacije, in predlagajte osredotočen popravek priložene kode.« Pri grafikonu zahtevajte ločitev vidnih vrednosti od sklepanega trenda. Kartica modela Gemma navaja omejitve pri dvoumnem jeziku, zelo zapletenih nalogah ter nepravilnih ali zastarelih dejstvih, zato priložite merodajna dejstva, ki jih mora zahtevani rezultat uporabiti, namesto da pričakujete njihovo pridobitev iz naučenega znanja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve google/gemma-4-26b-a4b-it | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0012 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-26b-a4b-it
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
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.