Google: Gemma 4 31B

google/gemma-4-31b-it

Выпущена 2 апреля 2026 г.|262К контекст|11,37 ₽/М вход|42,96 ₽/М выход

Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30,7 млрд параметров, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Она имеет контекстное окно в 256 тысяч токенов, настраиваемый режим мышления/рассуждения, нативную поддержку вызова функций и многоязычную поддержку более чем на 140 языках. Модель демонстрирует высокие результаты в задачах кодирования, рассуждения и понимания документов. Лицензия Apache 2.0.

Провайдер для Google: Gemma 4 31B

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

google

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

262К

токенов

Макс. ответ

16К

токенов

Вход

11,37 ₽

за 1М токенов

Выход

42,96 ₽

за 1М токенов

Кеш чтение

6,32 ₽

за 1М токенов

Модальности

Вход:ИзображенияТекстВидеоВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.


DeepInfra	11,37 ₽	42,96 ₽	6,32 ₽	—	99,9 %
CoreWeave	12,64 ₽	42,96 ₽	12,64 ₽	—	99,4 %
Venice	15,16 ₽	45,49 ₽	11,37 ₽	—	99,5 %
Chutes	15,16 ₽	46,75 ₽	1,52 ₽	—	95,8 %
DeepInfra	16,43 ₽	48,02 ₽	—	—	98,0 %
SiliconFlow	16,43 ₽	50,54 ₽	—	—	95,9 %
Crusoe	17,69 ₽	50,54 ₽	17,69 ₽	—	94,0 %
Friendli	17,69 ₽	50,54 ₽	—	—	99,9 %
Novita	17,69 ₽	50,54 ₽	—	—	93,2 %
Parasail	18,95 ₽	50,54 ₽	7,58 ₽	—	99,2 %
DeepInfra	34,12 ₽	96,03 ₽	—	—	90,1 %
SambaNova	48,02 ₽	145,31 ₽	—	—	97,2 %
Together	49,28 ₽	122,57 ₽	—	—	98,4 %
ModelRun	94,77 ₽	126,36 ₽	94,77 ₽	—	100,0 %
Cerebras	125,10 ₽	188,28 ₽	125,10 ₽	—	100,0 %

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Тарификация для Google: Gemma 4 31B

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	11,37 ₽	за 1М токенов
Выход	42,96 ₽	за 1М токенов
Кэш: чтение	6,32 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Google: Gemma 4 31B

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-4-31b-it",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "google/gemma-4-31b-it",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-4-31b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="google/gemma-4-31b-it",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemma-4-31b-it",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "google/gemma-4-31b-it",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Сравнить с…

выбрать любую модель →

Gemma 4 31B или Gemini 2.5 Flashтой же линейки · цена, скорость, качество, код Gemma 4 31B или DeepSeek V4 Flash 0423близкая по цене · цена, скорость, качество, код Gemma 4 31B или DeepSeek V4 Flash 0731популярная · цена, скорость, качество, код Gemma 4 31B или GPT-5.6 Lunaпопулярная · цена, скорость, качество, код

Другие модели от google

Google: Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, кодирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности «мышления», что позволяет ей предоставлять ответы с большей точностью и тонким учётом контекста. Кроме того, Gemini 2.5 Flash настраивается с помощью параметра «max tokens for reasoning», как описано в документации.

1.0М контекст·от 37,91 ₽/М

Google: Gemini 3.8 Flash (batch)

Gemini 3.8 Flash — это самая интеллектуальная модель Flash от Google со значительными улучшениями по сравнению с 3.7 Flash в области разработки программного обеспечения, агентных задач и многошаговых рассуждений.

1.0М контекст·от 47,39 ₽/М

Google: Gemini 3.8 Flash

1.0М контекст·от 94,77 ₽/М

Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

Gemini 3.7 Flash — это мультимодальная модель от Google для быстрых агентных рабочих процессов, кодирования и сложного многоэтапного рассуждения. Она разработана для задач, требующих быстрой производительности и надёжного многоэтапного решения проблем.

1.0М контекст·от 47,39 ₽/М

Google: Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash — это мультимодальная модель от Google, предназначенная для быстрых агентных рабочих процессов, кодирования и сложного многошагового рассуждения. Она разработана для задач, требующих высокой производительности и надёжного многошагового решения проблем.

1.0М контекст·от 94,77 ₽/М

Google: Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash — это высокоэффективная модель от Google для кодирования, агентских рабочих процессов, а также веб- и мобильной разработки. Она разработана для создания отточенных результатов с меньшим количеством ненужных правок и колебаний, при этом сокращая использование токенов и количество вызовов модели, необходимых для выполнения задачи.

1.0М контекст·от 94,77 ₽/М