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Gemma 4 31B API 价格覆盖 18 家服务商，价格从 $0.0010/request 到 $375.00/M。Gemma 4 31B 免费 API 额度来自 2 家服务商。
Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, nat...
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
对比 Gemma 4 31B 在 16 家服务商的 API 价格。价格从 $0.0010/request 到 $375.00/M，其中 CM-API 公益站 提供最低价 $0.0010/request。 2 家服务商提供免费 API 额度或免费套餐。
| 服务商 | 健康度 | 模型变体 | 分组 | 输入 ($/M) | 输出 ($/M) | 速度 (t/s) | 首字延迟 | 检测 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | gemma-4-31b-it | default | $0.0014/request | - | — | — | — | |
L1 100% | google/gemma-4-31b-it:free | free | $0.0010/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gemma-4-31b-it | default | $0.130/M Cache read$0.026/M | $0.380/M | — | — | — | |
Dext API 免费 | L1 100% | gemma-4-31b-it | 公益 | 免费 | 免费 | — | — | — |
L1 100% | gemma-4-31b-it | default | $1.00/M | $3.00/M | — | — | — | |
L1 99% | google/gemma-4-31b-it | default | $10.00/M | $10.00/M | — | — | — | |
L1 99% | gemma-4-31b-it | default | $10.00/M | $10.00/M | — | — | — | |
L1 99% | google/gemma-4-31b-it:free | default | $375.00/M | $375.00/M | — | — | — | |
L1 97% | google/gemma-4-31B-it | 国产模型 | $0.390/M Cache read$0.078/M | $0.970/M | — | — | — | |
L1 77% | google/gemma-4-31B-it | CC | $2.04/M | $5.84/M | — | — | — | |
L1 0% | google/gemma-4-31b-it:free | default | $0.010/request | - | — | — | — | |
L1 100% | google/gemma-4-31b-it | default | $75.00/M | $75.00/M | — | — | — | |
L1 99% | google/gemma-4-31b-it | default | $0.015/M Cache read$0.011/M | $0.048/M | — | — | — | |
L1 95% | google/gemma-4-31b-it | default | 免费 | 免费 | — | — | — | |
L1 0% | google/gemma-4-31b-it | default | $0.300/M | $0.300/M | — | — | — | |
L1 0% | gemma-4-31b-it | Model | $0.0096/M | $0.027/M | — | — | — | |
L1 0% | gemma-4-31b-it | default | $1.00/M | $3.00/M | — | — | — | |
L1 0% | google/gemma-4-31b-it:free | OpenAI | $10.27/M | $10.27/M | — | — | — |
minimax-m2-7
MiniMax M2.7是语言模型，专为通用对话与文本生成任务优化。
kimi-k2-5
Moonshot 的 Kimi K2.5是语言模型，专为通用对话与文本生成任务优化。
deepseek-v3-2
DeepSeek V3.2是语言模型，专为通用对话与文本生成任务优化。
deepseek-v4-flash
DeepSeek V4 Flash是DeepSeek V4 系列的语言模型，专为通用对话与文本生成任务优化。
glm-5
Zhipu 的 GLM-5是旗舰大语言模型，专为高复杂度通用任务与多步推理优化。
minimax-m2-5
MiniMax M2.5是旗舰大语言模型，专为高复杂度通用任务与多步推理优化。
