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# Gemma 4 31B
##  Google — Gemma 4 31B
## Detalhes do modelo
O Gemma 4 31B é o modelo denso de 30,7 bilhões de parâmetros do Google com raciocínio integrado, chamada de função nativa e entrada multimodal em texto e imagem, suportando uma janela de contexto de token de 256K. Para obter mais informações sobre desenvolvimento e desempenho de modelos, consulte o [model/service cartão](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it).
+ **Data de lançamento do modelo:** 10 de junho de 2025
+ **Data de EOL do modelo:** N/A
+ **Contratos de licença de usuário final e termos de uso:** [Exibir](https://ai.google.dev/gemma/apache_2)
+ **Ciclo de vida do modelo**: Ativo
+ **Janela de contexto:** 256 mil tokens
| **Modalidades de entrada** | **Modalidades de saída** | **[APIs suportadas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/apis.html)** | **[Endpoints suportados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/endpoints.html)** |
| --- | --- | --- | --- |
| Áudio | Incorporação |  Responses |  bedrock-runtime |
| Imagem | Imagem |  Chat Completions |  bedrock-mantle |
| Discurso | Discurso |  Invoke | |
| Texto | Texto |  Converse | |
| Vídeo | Vídeo |  Messages | |
**nota**
Os modelos Gemma 4 estão disponíveis somente no `bedrock-mantle` endpoint.
Esse modelo está disponível no `openai/v1/responses` caminho do `bedrock-mantle` endpoint. Isso é diferente do `v1/responses` caminho usado por outros modelos no endpoint de respostas.
## Capacidades e recursos
***Características do Bedrock***
**Recursos compatíveis com o `bedrock-mantle` endpoint**
| **Suportado** | **Não suportado** |
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| [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/model-card-google-gemma-4-31b.html) | — |
## Preços
Para obter os preços, consulte a página de [preços do Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/).
## Acesso programático
Use os seguintes IDs de modelo e URLs de endpoint para acessar esse modelo programaticamente. [Para obter mais informações sobre as APIs e os endpoints disponíveis, consulte [APIs suportadas e Endpoints suportados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/apis.html).](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/endpoints.html)
| **Endpoint** | **ID do modelo** | **In-Region URL do endpoint** | **ID de inferência geográfica** | **ID de inferência global** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| bedrock-mantle | google.gemma-4-31b | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1 | Sem compatibilidade | Sem compatibilidade |
*Por exemplo, se a região for us-east-1 (Norte da Virgínia), o URL do endpoint bedrock-mantle será "“. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/openai/v1*
## Níveis de serviço
O Amazon Bedrock oferece vários níveis de serviço para atender às suas necessidades de carga de trabalho. O **Standard** fornece acesso pago por token sem compromisso. O **Priority** oferece maior produtividade com um compromisso baseado em tempo. O **Flex** fornece acesso de baixo custo para cargas de trabalho flexíveis e não urgentes. O **Reserved** fornece taxa de transferência dedicada com um compromisso de longo prazo para cargas de trabalho previsíveis. Para obter mais informações, consulte [níveis de serviço](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html).
| **Padrão** | **Priority** | **Flexionar** | **Reservado** |
| --- | --- | --- | --- |
|  |  |  |  |
## Disponibilidade regional
***Visão geral da disponibilidade regional***
O Bedrock oferece três opções de inferência: **In-Region**mantém as solicitações em uma única região para conformidade estrita, Cross-Region rotas **geográficas** entre regiões dentro de uma geografia (EUA, UE etc.) para maior produtividade, respeitando a residência dos dados, e Cross-Region rotas **globais** em qualquer lugar do mundo para obter a máxima produtividade quando não há restrições de residência. Consulte a [Disponibilidade regional](models-region-compatibility.md) página para obter mais detalhes.
| **Região** | **In-Region** | **Geo** | **Global** |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1(Norte da Virgínia) |  |  |  |
| us-east-2(Ohio) |  |  |  |
| us-west-2(Oregon) |  |  |  |
| eu-central-1(Frankfurt) |  |  |  |
## Cotas e limites
Sua conta da AWS tem cotas padrão para manter o desempenho do serviço e garantir o uso adequado do Amazon Bedrock. [As cotas padrão atribuídas a uma conta podem ser atualizadas dependendo de fatores regionais, histórico de pagamentos, uso fraudulento e and/or aprovação de uma solicitação de aumento de cota.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html) Para obter mais detalhes, consulte a [Cotas do Amazon Bedrock](quotas.md) documentação e veja os [limites](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) do modelo.
Ao consumir a taxa de transferência sob demanda no `bedrock-mantle` endpoint, a taxa de [transferência disponível](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/scaling-throughput-best-practices.html#scaling-ramp-up) aumenta com o tempo. Nem todas as solicitações dentro de sua cota têm garantia de sucesso durante períodos de alta demanda, portanto, aumentar gradualmente é importante. Para esse modelo, os limites padrão não são apresentados diretamente por meio de Quotas de Serviço, então recomendamos seguir a rampa como guia.
## Código de exemplo
**Etapa 1 - Conta da AWS:** se você já tem uma conta da AWS, pule esta etapa. Se você é novo na AWS, cadastre-se em uma [conta da AWS](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup).
**Etapa 2 - Chave de API:** acesse o [console do Amazon Bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) e gere uma chave de API de longo prazo.
**Etapa 3 - Obtenha o SDK:** para usar este guia de introdução, você deve ter o Python já instalado. Em seguida, instale o software relevante, dependendo das APIs que você está usando.
```
pip install openai
```
**Etapa 4 - Definir variáveis de ambiente:** configure seu ambiente para usar a chave de API para autenticação.
```
OPENAI_API_KEY=""
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle..api.aws/openai/v1"
```
**Etapa 5 - Execute sua primeira solicitação de inferência:** salve o arquivo como `bedrock-first-request.py`
------
#### [ Chat Completions API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="google.gemma-4-31b",
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
)
print(response)
```
------
#### [ Responses API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="google.gemma-4-31b",
input="Explain the benefits of mixture-of-experts architectures for production inference.",
max_output_tokens=512,
)
print(response.output_text)
```
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## Considerações e limitações de uso
+ **Modo de raciocínio** — O esforço de raciocínio é respeitado nas APIs de conclusão e respostas de bate-papo, e o modelo executa o raciocínio estendido em ambos os casos. No entanto, o conteúdo do raciocínio é retornado somente pela API de respostas. A API Chat Completions não retorna os tokens de raciocínio, porque a especificação OpenAI Chat Completions não oferece suporte para devolvê-los.
+ **Chamadas de ferramentas paralelas** — A solicitação de mais de uma chamada de ferramenta em um único turno não é suportada atualmente. Solicite chamadas da ferramenta uma de cada vez.
+ **Tamanho da carga útil** da solicitação — A carga útil total do corpo da solicitação para Gemma 4 31B, incluindo imagens e vídeo, suporta um tamanho máximo de 3,5 MB.