
Gemma 4 26B A4B는 256K 컨텍스트, 텍스트, 이미지 및 비디오 입력, 도구 및 구조화 된 출력이있는 Google 오픈 멀티 모드 모델입니다.
Gemma 4 26B A4B는 256K 컨텍스트, 텍스트, 이미지 및 비디오 입력, 도구 및 구조화 된 출력이있는 Google 오픈 멀티 모드 모델입니다.
텍스트, 이미지 및 비디오 입력, 스트리밍, 기능 도구, 구조 JSON 출력, 종자 제어 및 기본으로 생각 모드를 지원합니다. reasoning effort 또는 thought budget for bounded thought, or enable thinking=false for direct Answer. 자동 캐시 읽음은 모델 서비스에 의해 보고될 때 캐시 입력 비율에 청구됩니다. Explicit 캐시 컨트롤은 지원되지 않습니다.
다른 이름 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 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
Gemma 4 26B-A4B은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID gemma-4-26b-a4b를 사용하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
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)EmpirioLabs에서 Gemma 4 26B-A4B API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 ~ 2 | 샘플링 온도. 낮은 값은 더 결정론적입니다. |
| top_p | number | 0.95 | 0 ~ 1 | 핵 샘플링 확률 질량. |
| max_tokens | integer | 4096 | 1 ~ 32768 | 최대 출력 토큰. |
| stop | string | - | - | 한 줄 이상을 지키는 것. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | 추론 노력. 아무도 생각을 막지 못한다; 낮음, 중간, 높음, 최대값은 제한된 사고 예산을 설정합니다. |
| thinking_budget | integer | 4096 | 128 ~ 32768 | 최종 답변 전에 최대 사고 토큰을 사용하세요. max_tokens가 더 낮으면 서비스는 답변을 위한 공간을 예약합니다. |
| enable_thinking | boolean | true | - | 최종 출력 전에 모델 추론 채널을 활성화하세요. |
| top_k | integer | 20 | 1 ~ 200 | 지원되는 경우 상위 K 후보 토큰으로 샘플링을 제한하세요. |
| min_p | number | 0 | 0 ~ 1 | 토큰 샘플링의 최소 확률 임계값. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 ~ 2 | 생성된 텍스트에 이미 나타난 토큰에 대한 페널티가 있습니다. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 ~ 2 | 토큰이 이미 등장한 빈도에 따라 벌칙이 적용됩니다. |
| repetition_penalty | number | 1 | 0.1 ~ 2 | SGLang이 반복 텍스트를 줄이기 위해 사용한 벌칙. |
| seed | integer | - | 0 ~ 2147483647 | 재현 가능한 샘플링을 위한 선택적 무작위 시드. |
| logprobs | boolean | false | - | 지원되는 경우 토큰 로그 확률을 반환합니다. |
텍스트, 이미지 및 비디오 입력, 스트리밍, 기능 도구, 구조 JSON 출력, 종자 제어 및 기본으로 생각 모드를 지원합니다. reasoning effort 또는 thought budget for bounded thought, or enable thinking=false for direct Answer. 자동 캐시 읽음은 모델 서비스에 의해 보고될 때 캐시 입력 비율에 청구됩니다. Explicit 캐시 컨트롤은 지원되지 않습니다.
EmpirioLabs에서 Gemma 4 26B-A4B은(는) 종량제로 청구됩니다. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
Gemma 4 26B-A4B은(는) 256K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다 (응답당 최대 32,768 출력 토큰).
네. Gemma 4 26B-A4B은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 gemma-4-26b-a4b로 설정하면 바로 동작합니다.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 Gemma 4 26B-A4B을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.