जेम्मा 4 26B A4B 256K संदर्भ, टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट, टूल और संरचित आउटपुट के साथ एक Google ओपन मल्टीमॉडल मॉडल है।
Googleपाठ निर्माण256K कॉन्टेक्स्टरिलीज 31 मार्च 2026नेटिव इन्फरेंसजेम्मा 4 26B A4B 256K संदर्भ, टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट, टूल और संरचित आउटपुट के साथ एक Google ओपन मल्टीमॉडल मॉडल है।
डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट, स्ट्रीमिंग, फ़ंक्शन टूल, संरचित JSON आउटपुट, बीज नियंत्रण और सोच मोड का समर्थन करता है। बाध्य सोच के लिए reasoning_effort या thinking_budget का उपयोग करें, या सीधे उत्तरों के लिए enable_thinking=false का उपयोग करें। स्वचालित कैश रीड को कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है जब मॉडल सेवा द्वारा रिपोर्ट किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं।
इस नाम से भी जाना जाता है 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-itEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Gemma 4 26B-A4B OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id gemma-4-26b-a4b उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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)EmpirioLabs पर Gemma 4 26B-A4B API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 से 2 | नमूना तापमान। कम मान अधिक नियतात्मक होते हैं। |
| top_p | number | 0.95 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 से 32768 | अधिकतम आउटपुट टोकन। |
| stop | string | - | - | एक या अधिक स्टॉप स्ट्रिंग्स। |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | तर्क प्रयास। कोई भी सोच को अक्षम नहीं करता है; निम्न, मध्यम, उच्च और अधिकतम सेट बाध्य सोच बजट। |
| enable_thinking | boolean | true | - | अंतिम आउटपुट से पहले मॉडल रीजनिंग चैनल को सक्षम करें। |
| thinking_budget | integer | 4096 | 128 से 32768 | अंतिम उत्तर से पहले अधिकतम सोच टोकन। यदि max_tokens कम है, तो सेवा उत्तर के लिए जगह आरक्षित करती है। |
| top_k | integer | 20 | 1 से 200 | समर्थित होने पर नमूनाकरण को शीर्ष K उम्मीदवार टोकन तक सीमित करें। |
| min_p | number | 0 | 0 से 1 | टोकन नमूने के लिए न्यूनतम संभावना सीमा। |
| presence_penalty | number | 0 | -2 से 2 | टोकन के लिए जुर्माना जो पहले से ही जेनरेट किए गए टेक्स्ट में दिखाई दे रहे हैं। |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 से 2 | टोकन कितनी बार पहले ही दिखाई दे चुका है, इसके आधार पर जुर्माना। |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 से 2 | उच्च मूल्य बार-बार वाक्यांश को हतोत्साहित करते हैं। |
| seed | integer | - | 0 से 2147483647 | प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य नमूने के लिए वैकल्पिक यादृच्छिक बीज। |
| logprobs | boolean | false | - | समर्थित होने पर टोकन लॉग संभावनाएँ लौटाएँ। |
डिफ़ॉल्ट रूप से टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट, स्ट्रीमिंग, फ़ंक्शन टूल, संरचित JSON आउटपुट, बीज नियंत्रण और सोच मोड का समर्थन करता है। बाध्य सोच के लिए reasoning_effort या thinking_budget का उपयोग करें, या सीधे उत्तरों के लिए enable_thinking=false का उपयोग करें। स्वचालित कैश रीड को कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है जब मॉडल सेवा द्वारा रिपोर्ट किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं।
EmpirioLabs पर Gemma 4 26B-A4B का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Gemma 4 26B-A4B 256K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 32,768 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Gemma 4 26B-A4B OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id gemma-4-26b-a4b रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Gemma 4 26B-A4B को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
