
Gemma 4 26B A4B est un modèle multimodal ouvert Google avec 256K contexte, texte, image et entrées vidéo, outils et sorties structurées.
Gemma 4 26B A4B est un modèle multimodal ouvert Google avec 256K contexte, texte, image et entrées vidéo, outils et sorties structurées.
Prend en charge par défaut l’entrée de texte, d’images et de vidéos, le streaming, les outils de fonctions, la sortie JSON structurée, le contrôle de la graine et le mode de réflexion activés par défaut. Utilisez reasoning_effort ou thinking_budget pour la pensée bornée, ou enable_thinking=faux pour les réponses directes. Les lectures automatiques du cache sont facturées au taux d’entrée en cache lorsqu’elles sont rapportées par le service modèle. Les contrôles de cache explicites ne sont pas pris en charge.
Aussi connu sous le nom 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-itTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Gemma 4 26B-A4B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle gemma-4-26b-a4b. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord 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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Gemma 4 26B-A4B sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. Les valeurs plus basses sont plus déterministes. |
| top_p | number | 0.95 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 à 32768 | Jetons de sortie maximum. |
| stop | string | - | - | Une ou plusieurs cordes de jeux. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Un effort de raisonnement. aucun n’empêche la pensée; Budgets de réflexion limités par les ensembles faible, moyen, élevé et max. |
| thinking_budget | integer | 4096 | 128 à 32768 | Maximum de jetons de pensée avant la réponse finale. Si max_tokens est plus faible, le service réserve de la place pour la réponse. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activez le canal de raisonnement du modèle avant la sortie finale. |
| top_k | integer | 20 | 1 à 200 | Limitez l’échantillonnage aux K premiers jetons candidats lorsqu’ils sont pris en charge. |
| min_p | number | 0 | 0 à 1 | Seuil minimal de probabilité pour l’échantillonnage des jetons. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons déjà apparus dans le texte généré. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité basée sur la fréquence d’apparition d’un jeton. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 à 2 | Pénalité utilisée par SGLang pour réduire la répétition du texte. |
| seed | integer | - | 0 à 2147483647 | Seed aléatoire optionnelle pour un échantillonnage reproductible. |
| logprobs | boolean | false | - | Retournez les probabilités de log de jetons lorsqu’elles sont prises en charge. |
Prend en charge par défaut l’entrée de texte, d’images et de vidéos, le streaming, les outils de fonctions, la sortie JSON structurée, le contrôle de la graine et le mode de réflexion activés par défaut. Utilisez reasoning_effort ou thinking_budget pour la pensée bornée, ou enable_thinking=faux pour les réponses directes. Les lectures automatiques du cache sont facturées au taux d’entrée en cache lorsqu’elles sont rapportées par le service modèle. Les contrôles de cache explicites ne sont pas pris en charge.
Sur EmpirioLabs, Gemma 4 26B-A4B est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Gemma 4 26B-A4B prend en charge une fenêtre de contexte de 256K tokens avec jusqu'à 32 768 tokens de sortie par réponse.
Oui. Gemma 4 26B-A4B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle gemma-4-26b-a4b.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Gemma 4 26B-A4B dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.