
Gemma 4 26B A4B es un modelo multimodal abierto de Google con 256K de contexto, texto, imagen y entrada de vídeo, herramientas y salida estructurada.
Gemma 4 26B A4B es un modelo multimodal abierto de Google con 256K de contexto, texto, imagen y entrada de vídeo, herramientas y salida estructurada.
Soporta entrada de texto, imagen y vídeo, streaming, herramientas funcionales, salida JSON estructurada, control semilla y modo de pensamiento activado por defecto. Usa reasoning_effort o thinking_budget para el pensamiento acotado, o enable_thinking=falso para respuestas directas. Las lecturas automáticas de caché se facturan a la tasa de entrada en caché cuando se reportan por el servicio modelo. No se admiten controles explícitos de caché.
También conocido como Google Gemma 4 26B-A4B, Gemma-4-26B-A4B
gemma-4-26b-a4b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/gemma-4-26b-a4b:generateContentgemma-4-26b-a4b-itgoogle/gemma-4-26b-a4bgoogle/gemma-4-26b-a4b-itTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Gemma 4 26B-A4B sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo gemma-4-26b-a4b. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma-4-26b-a4b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemma-4-26b-a4b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Gemma 4 26B-A4B en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 a 2 | Temperatura de muestreo. Los valores más bajos son más deterministas. |
| top_p | number | 0.95 | 0 a 1 | Masa de probabilidad de muestreo del núcleo. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 a 32768 | Tokens de salida máximos. |
| stop | string | - | - | Una o más cuerdas de registro. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Esfuerzo de razonamiento. ninguno impide el pensamiento; Presupuestos limitados por sets bajos, medios, altos y máximos. |
| thinking_budget | integer | 4096 | 128 a 32768 | Máximo de fichas de pensamiento antes de la respuesta final. Si max_tokens es menor, el servicio reserva espacio para la respuesta. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activa el canal de razonamiento del modelo antes de la salida final. |
| top_k | integer | 20 | 1 a 200 | Limita el muestreo a los K principales tokens candidatos cuando estén soportados. |
| min_p | number | 0 | 0 a 1 | Umbral mínimo de probabilidad para el muestreo de tokens. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 a 2 | Penalización por tokens que ya aparecieron en el texto generado. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 a 2 | Penalización basada en la frecuencia con la que ya ha aparecido un token. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 a 2 | Penalización utilizada por SGLang para reducir el texto repetido. |
| seed | integer | - | 0 a 2147483647 | Semilla aleatoria opcional para muestreo reproducible. |
| logprobs | boolean | false | - | Devuelve las probabilidades de registro de tokens cuando estén soportadas. |
Soporta entrada de texto, imagen y vídeo, streaming, herramientas funcionales, salida JSON estructurada, control semilla y modo de pensamiento activado por defecto. Usa reasoning_effort o thinking_budget para el pensamiento acotado, o enable_thinking=falso para respuestas directas. Las lecturas automáticas de caché se facturan a la tasa de entrada en caché cuando se reportan por el servicio modelo. No se admiten controles explícitos de caché.
En EmpirioLabs, Gemma 4 26B-A4B se factura por uso. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Gemma 4 26B-A4B admite una ventana de contexto de 256K tokens con hasta 32.768 tokens de salida por respuesta.
Sí. Gemma 4 26B-A4B sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo gemma-4-26b-a4b.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Gemma 4 26B-A4B en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.