
Gemma 4 26B A4B는 256K 문맥, 텍스트, 이미지, 비디오 입력, 도구, 구조화된 출력을 갖춘 구글 오픈 멀티모달 모델입니다.
Gemma 4 26B A4B는 256K 문맥, 텍스트, 이미지, 비디오 입력, 도구, 구조화된 출력을 갖춘 구글 오픈 멀티모달 모델입니다.
텍스트, 이미지, 비디오 입력, 스트리밍, 함수 도구, 구조화된 JSON 출력, 시드 제어, 그리고 기본적으로 실행 중인 사고 모드를 지원합니다. 경계 사고를 위해서는 reasoning_effort 또는 thinking_budget을, 직접 답변은 enable_thinking=false를 사용하세요. 자동 캐시 읽기는 모델 서비스가 보고할 때 캐시 입력 속도로 청구됩니다. 명시적 캐시 제어는 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. |
| enable_thinking | boolean | true | - | 최종 출력 전에 모델 추론 채널을 활성화하세요. |
| thinking_budget | integer | 4096 | 128 ~ 32768 | 최종 답변 전에 최대 사고 토큰을 사용하세요. max_tokens가 더 낮으면 서비스는 답변을 위한 공간을 예약합니다. |
| 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 | 높은 값은 반복적인 표현을 억제합니다. |
| seed | integer | - | 0 ~ 2147483647 | 재현 가능한 샘플링을 위한 선택적 무작위 시드. |
| logprobs | boolean | false | - | 지원되는 경우 토큰 로그 확률을 반환합니다. |
텍스트, 이미지, 비디오 입력, 스트리밍, 함수 도구, 구조화된 JSON 출력, 시드 제어, 그리고 기본적으로 실행 중인 사고 모드를 지원합니다. 경계 사고를 위해서는 reasoning_effort 또는 thinking_budget을, 직접 답변은 enable_thinking=false를 사용하세요. 자동 캐시 읽기는 모델 서비스가 보고할 때 캐시 입력 속도로 청구됩니다. 명시적 캐시 제어는 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.