Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Gemma 4 E2B
Google — Gemma 4 E2B
Detail Model
Gemma 4 E2B adalah model ringkas Google dengan 5,1 miliar parameter total dan 2,3 miliar parameter efektif menggunakan Per-Layer Embeddings (PLE), dirancang untuk beban kerja latensi rendah dengan penalaran bawaan, panggilan fungsi asli, dan input multimodal di seluruh teks dan gambar, mendukung jendela konteks token 128K. Untuk informasi lebih lanjut tentang pengembangan dan kinerja model, lihat model/service kartu
Tanggal peluncuran model: 10 Jun 2025
Tanggal model EOL: N/A
Perjanjian Lisensi Pengguna Akhir dan Ketentuan Penggunaan: Lihat
Siklus hidup model: Aktif
Jendela konteks: 128K token
| Modalitas Masukan | Modalitas Keluaran | API didukung | Endpoint didukung |
|---|---|---|---|
Responses | bedrock-runtime | ||
Chat Completions | bedrock-mantle | ||
Invoke | |||
Converse | |||
Messages |
catatan
Model Gemma 4 hanya tersedia di titik bedrock-mantle akhir.
Model ini tersedia di openai/v1/responses jalur di bedrock-mantle titik akhir. Ini berbeda dari v1/responses jalur yang digunakan oleh model lain pada titik akhir respons.
Kemampuan dan Fitur
Fitur Batuan Dasar
Fitur yang didukung menggunakan bedrock-mantle endpoint
| Didukung | Tidak Didukung |
|---|---|
|
— |
Harga
Untuk harga, silakan merujuk ke halaman Harga Amazon Bedrock
Akses Terprogram
Gunakan ID model dan URL titik akhir berikut untuk mengakses model ini secara terprogram. Untuk informasi selengkapnya tentang API dan titik akhir yang tersedia, lihat API yang didukung dan Endpoint didukung.
| Titik akhir | ID Model | In-Region URL titik akhir | ID inferensi geo | ID inferensi global |
|---|---|---|---|---|
bedrock-mantle |
google.gemma-4-e2b |
https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1 |
Tidak didukung | Tidak didukung |
Misalnya, jika wilayah adalah us-east-1 (Virginia N.), maka URL titik akhir mantel dasar akan menjadi "”. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/openai/v1
Tingkatan Layanan
Amazon Bedrock menawarkan beberapa tingkatan layanan agar sesuai dengan persyaratan beban kerja Anda. Standar menyediakan akses bayar per token tanpa komitmen. Prioritas menawarkan throughput yang lebih tinggi dengan komitmen berbasis waktu. Flex menyediakan akses berbiaya lebih rendah untuk beban kerja yang fleksibel dan tidak sensitif terhadap waktu. Reserved menyediakan throughput khusus dengan komitmen jangka untuk beban kerja yang dapat diprediksi. Untuk informasi selengkapnya, lihat tingkatan layanan.
| Standar | Prioritas | Flex | Dilindungi |
|---|---|---|---|
Ketersediaan Wilayah
Sekilas tentang ketersediaan regional
Bedrock menawarkan tiga opsi inferensi: In-Regionmenyimpan permintaan dalam satu Wilayah untuk kepatuhan yang ketat, Cross-Region rute Geo lintas Wilayah dalam geografi (AS, UE, dll.) untuk throughput yang lebih tinggi sambil menghormati residensi data, dan Cross-Region rute Global di mana saja di seluruh dunia untuk throughput maksimum ketika tidak ada kendala residensi. Lihat Ketersediaan wilayah halaman untuk lebih jelasnya.
| Wilayah | In-Region | Geo | Global |
|---|---|---|---|
us-east-1(Virginia Utara) | |||
us-east-2(Ohio) | |||
us-west-2(Oregon) | |||
eu-central-1(Frankfurt am Main) |
Kuota dan Batas
Akun AWS Anda memiliki kuota default untuk mempertahankan kinerja layanan dan untuk memastikan penggunaan Amazon Bedrock yang tepat. Kuota default yang ditetapkan ke akun dapat diperbarui tergantung pada faktor regional, riwayat pembayaran, penggunaan penipuan, and/or persetujuan permintaan peningkatan kuota. Untuk lebih jelasnya, silakan merujuk ke Kuota untuk Amazon Bedrock dokumentasi dan lihat batas untuk model.
Saat mengkonsumsi throughput sesuai permintaan pada bedrock-mantle titik akhir, skala throughput yang tersedia dari waktu ke waktu. Tidak semua permintaan dalam kuota Anda dijamin berhasil selama periode permintaan tinggi, jadi ramping secara bertahap adalah penting. Untuk model ini, batas default tidak muncul secara langsung melalui Service Quotas, jadi sebaiknya ikuti ramp sebagai panduan Anda.
Kode Sampel
Langkah 1 - Akun AWS: Jika Anda sudah memiliki akun AWS, lewati langkah ini. Jika Anda baru mengenal AWS, daftar akun AWS
Langkah 2 - Kunci API: Buka konsol Amazon Bedrock
Langkah 3 - Dapatkan SDK: Untuk menggunakan panduan memulai ini, Anda harus memiliki Python yang sudah diinstal. Kemudian instal perangkat lunak yang relevan tergantung pada API yang Anda gunakan.
pip install openai
Langkah 4 - Tetapkan variabel lingkungan: Konfigurasikan lingkungan Anda untuk menggunakan kunci API untuk otentikasi.
OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>" OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/openai/v1"
Langkah 5 - Jalankan permintaan inferensi pertama Anda: Simpan file sebagai bedrock-first-request.py
Pertimbangan dan Batasan Penggunaan
Mode penalaran — Upaya penalaran dihormati pada API Penyelesaian Obrolan dan Respons, dan model melakukan penalaran yang diperluas dalam kedua kasus. Namun, konten penalaran hanya dikembalikan oleh API Responses. API Penyelesaian Obrolan tidak mengembalikan token penalaran, karena spesifikasi Penyelesaian Obrolan OpenAI tidak mendukung pengembaliannya.
Upaya penalaran — Untuk Gemma 4 E2B, kami merekomendasikan pengaturan
reasoning_effortkehigh, yang memungkinkan mode berpikir. Varian ini cenderung bernalar secara ekstensif secara default, dan upaya penalaran yang tinggi membuat penalaran itu berada di saluran penalaran khusus, yang meningkatkan kualitas keluaran dan mencegah teks penalaran muncul dalam respons akhir.Panggilan alat paralel — Meminta lebih dari satu panggilan alat dalam satu putaran saat ini tidak didukung. Alat permintaan panggilan satu per satu.
Minta ukuran payload - Total payload badan permintaan untuk Gemma 4 E2B, termasuk gambar dan video, mendukung ukuran maksimum 3,5 MB.