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Gemma 4 31B

谷歌 — Gemma 4 31B

模型详细信息

Gemma 4 31B 是 Google 的 307 亿个参数密集模型，具有内置推理、原生函数调用以及跨文本和图像的多模态输入，支持 25.6K 令牌上下文窗口。有关模型开发和性能的更多信息，请参阅model/service 卡片。

功能和特点

基岩特征

使用bedrock-mantle端点支持的功能

定价

有关定价，请参阅 Amazon Bedrock 定价页面。

以编程方式访问

使用以下模型 ID 和端点 URL 以编程方式访问此模型。有关可用 API 和终端节点的更多信息，请参阅支持的 API 和支持的终端节点。

例如，如果区域为 us-east-1（弗吉尼亚北部），则基岩地幔端点 URL 将是 “”。https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/openai/v1

服务等级

Amazon Bedrock 提供多个服务等级，以满足您的工作负载要求。标准版提供按令牌付费的访问权限，无需任何承诺。P@@ ri ority 通过基于时间的承诺提供更高的吞吐量。Flex 为灵活、非时间敏感型工作负载提供更低成本的访问权限。Reserved 为可预测的工作负载提供@@ 专用吞吐量和定期承诺。有关更多信息，请参阅服务等级。

区域可用性

地区供应情况一览

Bedrock 提供三种推断选项：In-Region将请求保留在单个区域内以实现严格合规；在尊重数据驻留的情况下跨地理区域（美国、欧盟等）进行地理路 Cross-Region由，以提高吞吐量；以及全球任何地方的全球 Cross-Region路由，在没有居住限制的情况下实现最大吞吐量。有关更多详细信息，请参阅该区域可用性页面。

配额和限制

您的 AWS 账户具有默认配额，用于维持服务性能并确保适当使用 Amazon Bedrock。分配给账户的默认配额可能会根据地区因素、付款历史记录、欺诈性使用情况、增加配额请求的 and/or 批准而更新。有关更多详细信息，请参阅Amazon Bedrock 的配额文档并查看该模型的限制。

在bedrock-mantle终端上使用按需吞吐量时，可用吞吐量会随着时间的推移而扩展。在需求旺盛时期，并非所有在配额内的请求都能保证成功，因此逐步增加请求非常重要。对于此模型，默认限制不会直接通过 Service Quotas 浮出水面，因此我们建议您以此为指导。

示例代码

第 1 步-AWS 账户：如果您已经拥有 AWS 账户，请跳过此步骤。如果您不熟悉 AWS，请注册一个 A WS 账户。

第 2 步-API 密钥：前往 Amazon Bedrock 控制台生成长期 API 密钥。

第 3 步-获取 SDK：要使用本入门指南，必须已安装 Python。然后根据您使用的 API 安装相关软件。

pip install openai

步骤 4-设置环境变量：将您的环境配置为使用 API 密钥进行身份验证。

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/openai/v1"

第 5 步-运行您的第一个推理请求：将文件另存为 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)

使用注意事项和限制