模型

Google: Gemma 3 27B

Markdown · JSON

Google: Gemma 3 27B

Gemma 3 27B IT 是 Google Gemma 3 系列中 27B 規模的指令微調模型。它接受文字與圖片,並產生文字,用於長篇來源分析、寫作、程式碼及視覺問答,提供共享的 128K 上下文與系列多語言支援。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Gemma 3 27B IT 是 Google Gemma 3 系列中 27B 規模的指令微調版本。它結合文字生成與圖片理解,與預訓練 27B 檢查點,以及較小的 4B、12B IT 模型不同。結果是文字,例如依據來源的說明、摘要、文件草稿、回答或程式碼提案。指令微調模型的設計,是遵循對話與請求的任務,而非只作為基礎補完模型運作。

開發者模型卡為此規模列出總計 128K token 上下文。輸入與輸出共享此容量,因此生成回答使用請求之後剩餘的空間。大型資料集應保留來源識別子,也要為所需結果預留空間。基本處理路徑將圖片視圖正規化為 896×896,並編碼為 256 個視覺 token。結合文字與圖片的分析應說明頁面圖片、圖解或截圖如何連結書面來源,讓模型回答一個連貫的問題。

27B 模型公布的預訓練額度為 14 兆 token。系列資料包括超過 140 種語言的網頁文件、程式碼、數學及圖片。訓練採用知識蒸餾;後訓練程序則加入指令遵循,以及針對有用性、數學、程式設計、推理與多語行為的強化學習目標。這些事實描述開發者的模型開發過程,不能取代依來源檢查生成陳述,或以預定輸入執行建議程式的驗證。

技術報告說明僅解碼器的 Transformer,採用分組查詢注意力,每個全域層對應五個局部注意力層。局部範圍為 1,024 token,全域層則提供較長上下文之間的互動。系列共用的 SigLIP 圖片編碼器,為語言模型表徵視覺輸入。SentencePiece tokenizer 採用數字拆分、保留空白及位元組級編碼。若影響解讀,應完整保留數值記法、程式碼縮排及來源語言術語。

對非正方形或細節豐富的圖片,報告說明 Pan and Scan,可在調整視圖大小以供視覺編碼器使用之前,加入互不重疊的裁切。這有助保留單次縮放為正方形可能丟失的小型內容,但實際處理設定仍很重要。研究或技術文件任務可以同時提供整頁與清晰可讀的圖解細節,並標註兩者關係。要求回答指出可見值、相關文字條件,以及兩者共同支持的結論。

使用開發者原生的 IT 對話格式,包含 user 與 model 回合。該格式不支援獨立 system 回合;請將角色與回覆指令放在最初的 user 訊息中,並使用指定格式處理路徑。長篇報告應列出問題、要比較的章節,以及來源不一致時的優先規則。一個原創範例是核對書面規格與圖解,回傳需求表、不一致清單,以及建議解決方案所需的假設。

預期用途類別包括寫作、摘要、對話、圖片資料擷取,以及教育或研究探索。程式碼分析應提供實際模組、輸入範例與介面限制,再要求與這些事實相連的說明或修改提案。多語寫作應指定讀者與必須保留的術語。視覺問題應要求連結具名元素的觀察,而非泛泛描述圖片。量化的系列檢查點是另行發布的成果,因此比較結果時應保留確切的 27B IT 識別及處理設定。

開發者指出,模型可能提供錯誤或過時的事實,並難以處理模糊性、細微語意及高度開放的指令。Google 也提醒,看似合理的語言模式可能產生忽略日常現實限制的回答。只有相關條件清楚時,更多上下文才有幫助。保留原始來源供查閱、核實擷取資料與計算,並在將看似結構化的回應作為記錄處理之前先驗證。多來源說明應區分提供的證據、解讀及缺漏資訊。此 27B 設定支援準備好的文字與圖片推理任務;應用程式執行的任何檢索、工具操作或事實更新,都需要各自回傳的證據,不能由流暢輸出推定。

實用任務

實用任務

英文技術範例

Reconcile two written specification sources

Reconcile these sources. SPEC-1: the controller has four outputs, each rated 2 A; total current must not exceed 5 A. NOTE-2: connect four 2 A loads simultaneously. Produce a requirement table and a discrepancy note. Suggest a clarification question rather than silently treating the per-output rating as the permitted total.

預期結果

A source-labelled requirement table, the conflicting proposed load and a targeted clarification question.

檢查結果

The answer distinguishes the 2 A individual rating from the 5 A aggregate limit and notices the 8 A proposal.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemma-3-27b-it

google/gemma-3-27b-it

Google /google/gemma-3-27b-it

入門

Gemma 3 27B IT 是 Google Gemma 3 系列中 27B 規模的指令微調模型。它接受文字與圖片,並產生文字,用於長篇來源分析、寫作、程式碼及視覺問答,提供共享的 128K 上下文與系列多語言支援。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
google/gemma-3-27b-it
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
顯式快取計價
未啟用 請求顯式快取時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00016 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0007 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00016 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0007 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemma-3-27b-it", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemma-3-27b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemma-3-27b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra google/gemma-3-27b-it

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

google/gemma-3-27b-it

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemma-3-27b-it

google/gemma-3-27b-it

Google /google/gemma-3-27b-it

入門

Gemma 3 27B IT 是 Google Gemma 3 系列中 27B 規模的指令微調模型。它接受文字與圖片,並產生文字,用於長篇來源分析、寫作、程式碼及視覺問答,提供共享的 128K 上下文與系列多語言支援。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
google/gemma-3-27b-it
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
顯式快取計價
未啟用 請求顯式快取時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00016 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0007 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.00016 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0007 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.00008 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "google/gemma-3-27b-it",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemma-3-27b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemma-3-27b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra google/gemma-3-27b-it

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

google/gemma-3-27b-it

FAQ · Google: Gemma 3 27B
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: text → text

POST /v1/messages · google/gemma-3-27b-it: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemma-3-27b-it: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-3-27b-it: messages.min_items: 1

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