Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
65.5K
출시일
N/A
입력$1.5 / 백만 토큰
출력$7.5 / 백만 토큰
Gemma 4 31B
gemma-4-31b-itGemma 4 26B A4B는 Google DeepMind의 효율적인 Mixture-of-Experts(MoE) 모델로, 26B급 모델 용량과 추론 시 약 4B의 활성 파라미터를 결합했습니다. 뛰어난 추론, 코딩, 멀티모달 이해, 에이전트 기능을 제공하면서 대규모 덴스 모델보다 더 빠르고 효율적인 추론이 가능합니다. 텍스트와 이미지 입력, 256K 컨텍스트 창, 네이티브 함수 호출, 140개 이상의 언어를 지원하여 AI 에이전트, 코딩 애플리케이션, 장문 컨텍스트 처리, 고처리량 워크로드에 적합합니다.
Context Window
262.1K tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
2026년 4월 2일
Modalities
Gemma 4 31B 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.75/M | $1/M | $0.75/M |
Gemma 4 31B API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIResponses APIMessages API
모델 주요 특징
밀집 아키텍처 기반 추론, 긴 컨텍스트 및 시각 이해.
밀집 모델 추론
307억 파라미터의 밀집 모델로, 추론과 코딩을 위한 사고 모드를 설정할 수 있습니다.
긴 컨텍스트
로컬 및 전역 어텐션을 교차 적용하며 256K 토큰 컨텍스트를 지원합니다.
시각 이해
텍스트와 이미지 입력을 결합해 텍스트를 생성하며 시각 질의응답과 문서 해석에 활용할 수 있습니다.
사용 사례
코딩, 문서 및 이미지 처리를 위한 실용적인 작업.
코딩 지원
제공된 소스 파일과 요구사항을 바탕으로 코드를 작성하고 구현을 설명하며 수정안을 제안합니다.
문서 종합 분석
긴 자료를 요약하고 섹션을 비교하며 컨텍스트에 제공된 문서를 바탕으로 질문에 답합니다.
시각 문서 분석
스크린샷, 차트 및 문서 이미지를 해석해 사람이 검토할 설명과 답변을 생성합니다.
TokenHub API로 Gemma 4 31B 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)자주 묻는 질문
모델 기능, 고려할 절충점 및 TokenHub 사용 안내.
Gemma 4 31B는 무엇인가요?+
Google DeepMind의 지시 튜닝된 공개 가중치 밀집 모델로, 307억 파라미터를 갖습니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 생성하며 가중치에는 Apache 2.0 라이선스가 적용됩니다.
어떤 작업에서 강점을 활용할 수 있나요?+
코딩 지원, 다단계 추론, 긴 문서 분석 및 시각 질의응답에 적합합니다. 설정 가능한 사고 모드와 256K 컨텍스트가 이러한 작업을 지원합니다.
어떤 제한 사항을 고려해야 하나요?+
출력이 부정확할 수 있으므로 검토가 필요합니다. 이 모델은 기본 오디오 입력을 지원하지 않습니다. 긴 컨텍스트와 사고 모드는 자원 사용량과 지연을 늘릴 수 있으며 서비스 한도는 모델 최대치보다 낮을 수 있습니다.
TokenHub에서 어떻게 사용하며 비용은 얼마인가요?+
TokenHub 계정에서 제공 여부, 정확한 모델 ID, 지원 입력 및 가격을 확인하세요. 제공되는 경우 연동 안내의 엔드포인트와 인증 정보를 사용하세요. 공개 가중치라고 해서 호스팅 추론이 무료인 것은 아닙니다.
밀집 모델과 MoE 모델 중 어떻게 선택하나요?+
추론과 코드 품질이 중요하면 밀집 모델을 평가하세요. 추론 효율이 중요하다면 같은 프롬프트와 배포 설정에서 26B A4B MoE 모델과 비교하세요.
Gemma 4 31B을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 Gemma 4 31B과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 데모
공식 게시물과 커뮤니티 데모입니다. 커뮤니티 관찰 결과는 개별 실행 환경에 따른 것입니다.
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Google AI Studio
원문 보기Prince Canuma
원문 보기Google Gemma
원문 보기Reddit
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AI超元域
원문 보기NightShift Tech
원문 보기大雷早上好
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