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Gemma-4-31B：完整規格、定價、API 存取與應用場景（2026）

模型

更新於: 2026-07-28 05:51

Gemma-4-31B 是 Google 推出的高密度、開放權重模型，專為程式設計、數學推理、長文本分析、多模態理解以及工具驅動工作流程打造。此模型既支援權重下載，也可透過託管 API 使用，非常適合需要比較私有部署與託管推理的團隊。以下規格與價格資訊整理自 Google 與 Gate.AI 於 2026 年發布的資料。

什麼是 Gemma-4-31B？

Gemma-4-31B 是 Google Gemma 4 系列中，參數量達 310 億的高密度模型。與僅啟用部分參數的專家混合（MoE）模型不同，高密度模型在推理時會調用全部網路參數，有助於預測算力需求，但在本地運行 31B 模型仍需大量記憶體。

此模型定位於程式設計、數學、文件分析、視覺理解、結構化生成及智慧代理應用。原生函數呼叫能力支援將模型整合至指定工具、資料庫、搜尋系統或內部服務。

根據 Gate.AI 資訊，託管模型 ID 為 google/gemma-4-31b，上架時間為 2026 年 4 月 2 日。開放權重格式允許符合資格的團隊透過首選推理框架部署模型，需遵守 Google 的 Gemma 使用條款。

Gemma-4-31B 的主要規格與價格如何？

規格	公布或文件值
提供方	Google
模型系列	Gemma 4
架構	高密度，開放權重
參數量	310 億
Gate.AI 模型 ID	google/gemma-4-31b
Gate.AI 上下文視窗	262K tokens
Google 文件上下文	最多 256K tokens
輸入價格	每 100 萬 tokens $0.12
輸出價格	每 100 萬 tokens $0.37
快取價格	未公布
主要輸出	文字及結構化工具呼叫
上架日期	2026 年 4 月 2 日

256K 與 262K 的上下文視窗需分別考量。Google 官方文件與 Gate.AI 模型卡描述的存取環境不同，開發者應依所用平台的實際限制為準。

若一次請求包含 80 萬輸入 tokens，產生 20 萬輸出 tokens，Gate.AI 估算費用如下：

(0.8 × $0.12) + (0.2 × $0.37) = $0.17

此為依公布 token 費率計算的估算值。重試、應用提示、工具結果及帳戶相關條款皆可能影響最終費用。

Gemma-4-31B 在生產環境有哪些優勢？

Gemma-4-31B 可支援程式碼助手，解釋倉庫、審查函數、生成實作草案、識別潛在漏洞，並將書面需求轉化為結構化開發任務。其長上下文視窗有助於處理大規模程式碼或文件集合，但檢索與精心設計提示仍是維持相關性的關鍵。

原生函數呼叫能力讓模型適用於受控代理工作流程。應用可讓模型從預設功能中選擇，如搜尋內部文件、查詢資料庫、檢查問題追蹤器或準備程式碼變更。權限控管與工具執行應由應用負責，而非模型本身。

開放權重賦予更高的託管、量化、日誌、微調及資料本地化管控權，對處理私有倉庫或受限文件的組織尤為有利。但自託管也意味著基礎設施、擴展性、安全、監控、模型更新及輸出安全的責任轉移至營運方。

Gemma-4-31B 支援哪些模態？

模態	輸入	輸出	實際用途
文字	是	是	文件、提示、程式碼、摘要及結構化回應
圖片	是	否	截圖、圖表、流程圖及文件圖片分析
音訊	未確認	否	此版本不支援原生音訊輸入
影片	未確認	否	媒體生成建議使用專用影片模型
函數呼叫	是	結構化呼叫	將模型連接至指定應用工具
向量嵌入	未文件說明	未文件說明	建議使用專用嵌入模型

Gemma-4-31B 能理解文字與圖片，但輸出為文字，不會生成圖片、音訊或影片。因此多模態輸入主要用於理解任務，而非媒體創作。

Gemma-4-31B 的局限有哪些？

本地部署需比小型 Gemma 變體更高的記憶體與算力。量化可降低硬體需求，但模型品質、速度及框架相容性取決於所選格式與服務堆疊。

此模型也可能產生錯誤推理、不安全程式碼、不實聲明或無效工具參數。生產系統應驗證結構化輸出、限制工具權限、隔離程式碼執行、記錄操作，並對關鍵變更要求人工審核。

API 公布價格不能僅與本地推理 token 成本相比。自託管需考量硬體、電力、工程、監控、維護及使用率等成本。

此外，部分營運參數如最大輸出長度、速率限制、快取價格及 Gate.AI 支援的模型微調尚未在官方資料中確認。

Gemma-4-31B 最適合哪些應用場景？

Gemma-4-31B 非常適合私有程式碼助手、倉庫分析、長文件審查、數學問題求解、結構化抽取、多模態文件理解及與內部工具連結的自託管智慧代理。

當開放權重、本地部署、程式設計能力、長上下文或基礎設施自主權是核心需求時，建議選擇此模型。

若更重視記憶體效率與高吞吐量常規任務，可考慮更小型模型。團隊若希望減少基礎設施責任，可選擇託管專有模型；媒體生成則需專用圖片、音訊或影片模型。

Gemma-4-31B 與 Gemma-4-26B-A4B、Llama 3.1 70B 有何對比？

維度	Gemma-4-31B	Gemma-4-26B-A4B	Llama 3.1 70B
架構	31B 高密度	26B MoE，約 4B 啟用	70B 高密度
文件上下文	最多 256K	最多 256K	128K
圖片輸入	是	是	主要為文字
函數呼叫	原生	原生	依賴服務環境
部署適配	工作站與伺服器	低啟用算力場景	大型伺服器部署
主要權衡	高密度算力需求	MoE 服務複雜度	更高記憶體需求

Gemma-4-26B-A4B 適合重視低啟用算力的團隊，Gemma-4-31B 則提供傳統高密度推理。 Llama 3.1 70B 規格適合考慮更大開放模型的團隊。 DeepSeek V3 提供另一程式設計導向對比， Gemini 2.5 Flash 則適用於託管多模態場景。

如何透過 Gate.AI 使用 Gemma-4-31B？

根據 Gate.AI 模型卡，使用模型 ID google/gemma-4-31b。以下 OpenAI 相容範例採用 Gate.AI 基礎 URL，正式部署前請確認最新文件。

Python

Python import os
import OpenAI from openai
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GATEAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.gate.ai/openai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-4-31b",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain binary search and provide a Python example."
        }
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

curl

Bash curl https://api.gate.ai/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GATEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-4-31b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain binary search and provide a Python example."
      }
    ]
  }'

函數呼叫應用需先確認目前工具 schema、支援參數及回應結構後再實作。

常見問題解答

Gemma-4-31B 是開源的嗎？

更準確來說是開放權重。權重可依 Google Gemma 條款取得，開發者部署或分發前需仔細閱讀相關授權。

Gemma-4-31B 能本地運行嗎？

可以，但高密度 31B 模型需大量記憶體。量化可讓其在合適的工作站或伺服器上更容易部署。

支援圖片輸入嗎？

支援。可用於理解任務的圖片輸入並回傳文字，不屬於圖片生成模型。

Gate.AI 上 Gemma-4-31B 費用如何？

Gate.AI 公布輸入每百萬 tokens $0.12，輸出每百萬 tokens $0.37。快取價格未公布。

適合自動化程式碼代理嗎？

可透過推理、程式碼生成、長上下文與函數呼叫支援程式碼代理。生產系統仍需沙箱隔離、驗證、權限控管及人工審核。