Gemma 4 31B
Dónde se sitúa
La calidad en pruebas independientes frente al precio, junto a otros 135 modelos. Más arriba significa más capaz; más a la izquierda, más barato.
Sobre este modelo
Gemma 4 31B es un modelo de IA de Google DeepMind, disponible a través de la API desde el 2 de abril de 2026. Puede leer hasta 262.144 tokens en una sola petición, unas 492 páginas de texto, y escribir hasta 16.384 tokens en una sola respuesta. Además de texto, acepta como entrada imágenes y video.
A través de la API cuesta 0,09 US$ por millón de tokens de entrada y 0,34 US$ por millón de tokens de salida. Su precio lo sitúa entre los modelos más asequibles que seguimos, lo que lo convierte en una buena opción para tareas de gran volumen.
Admite razonamiento extendido: puede «pensar» paso a paso antes de responder, lo que le ayuda en matemáticas, programación y preguntas complejas. Puede llamar a herramientas y funciones, así que los desarrolladores pueden conectarlo a buscadores, bases de datos u otros programas. Sus pesos están publicados abiertamente (google/gemma-4-31B-it), así que también se puede descargar y ejecutar en tu propio hardware.
Puntuaciones de calidad
Rankings →- GPQA DiamondPreguntas de opción múltiple muy difíciles de biología, física y química, escritas por expertos con doctorado. Responder al azar da un 25 %.75.8%N.º 74 de 116
- Matemáticas AIMEProblemas de matemáticas de nivel de competición, al estilo del American Invitational Mathematics Examination. Porcentaje resuelto.73.3%N.º 70 de 112
- SimpleQA VerifiedPreguntas factuales cortas. Mide con qué frecuencia el modelo acierta los datos en lugar de inventárselos.10.4%N.º 67 de 69
Dónde usarlo
Empresas que ofrecen este modelo por API: 15. Precios por millón de tokens, del más barato al más caro.
| Proveedor | Entradai | Salidai | Contextoi | Disponibilidad (24 h)i |
|---|---|---|---|---|
RekaEl más barato | 0,08 US$ | 0,30 US$ | 256K | 99.8% |
DeepInfrafp4 | 0,09 US$ | 0,34 US$ | 256K | 99.3% |
CoreWeavefp4 | 0,10 US$ | 0,34 US$ | 256K | 99.5% |
Venicefp4 | 0,12 US$ | 0,36 US$ | 256K | 99.2% |
Chutesfp4 | 0,12 US$ | 0,37 US$ | 128K | 95.0% |
DeepInfrafp8 | 0,13 US$ | 0,38 US$ | 256K | 98.1% |
Crusoebf16 | 0,14 US$ | 0,40 US$ | 256K | 99.7% |
Friendli | 0,14 US$ | 0,40 US$ | 256K | 99.3% |
Novitabf16 | 0,14 US$ | 0,40 US$ | 256K | 90.1% |
Parasailfp8 | 0,15 US$ | 0,40 US$ | 256K | 99.1% |
DeepInfrafp8 | 0,27 US$ | 0,76 US$ | 128K | 81.3% |
Io Net | 0,38 US$ | 1,15 US$ | 256K | 97.5% |
SambaNova | 0,38 US$ | 1,15 US$ | 128K | 97.2% |
ModelRunfp4 | 0,75 US$ | 1 US$ | 256K | 99.3% |
SiliconFlowfp8 | 0,75 US$ | 1 US$ | 256K | 93.9% |
La disponibilidad y los precios provienen de la API pública de OpenRouter y se actualizan a diario. La disponibilidad es el porcentaje de solicitudes correctas en las últimas 24 horas. Algunos proveedores ejecutan una versión comprimida de los modelos abiertos (fp8, int4), que es más barata pero puede ser algo menos precisa.
Úsalo en tu código
Llama a Gemma 4 31B a través de la API de OpenRouter, compatible con la de OpenAI: crea una clave en openrouter.ai y ejecuta uno de estos ejemplos.
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "google/gemma-4-31b-it", "messages": [{"role": "user", "content": "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?"}]}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
model="google/gemma-4-31b-it",
messages=[{"role": "user", "content": "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
model: "google/gemma-4-31b-it",
messages: [{ role: "user", content: "¡Hola! ¿Qué sabes hacer?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);El mismo código funciona con todos los modelos de este sitio: solo cambia el ID del modelo. Muchos laboratorios ofrecen también su propia API y su SDK.
Lo que cuesta en la práctica
- 1000 respuestas de chat0,147 US$
- Resumir un documento de 100 páginas0,0048 US$
- Una app con 10.000 peticiones al día durante un mes67,80 US$
Alternativas de precio similar
| Modelo | Entradai | Salidai | Contextoi | |
|---|---|---|---|---|
Solar Pro 4Upstage | 0,09 US$ | 0,36 US$ | 512K | Comparar con ⇄ |
Laguna S 2.1Poolside | 0,09 US$ | 0,18 US$ | 1M | Comparar con ⇄ |
GPT-6 Luna ProOpenAI | 0,10 US$ | 0,50 US$ | 1.1M | Comparar con ⇄ |
| 0,10 US$ | 0,20 US$ | 1M | Comparar con ⇄ | |
Ternary Bonsai 2 27BPrism Ml | 0,075 US$ | 0,50 US$ | 256K | Comparar con ⇄ |
Nex-N2.5-ProNex Agi | 0,075 US$ | 0,25 US$ | 256K | Comparar con ⇄ |
Noticias sobre Google DeepMind
Ver todo →Preguntas frecuentes
- ¿Cuánto cuesta Gemma 4 31B?
- A través de la API, Gemma 4 31B cuesta 0,09 US$ por millón de tokens de entrada y 0,34 US$ por millón de tokens de salida. Por ejemplo, 1000 respuestas de chat de unos 500 tokens de entrada y 300 de salida cuestan alrededor de 0,147 US$.
- ¿Cuál es la ventana de contexto de Gemma 4 31B?
- Gemma 4 31B puede leer hasta 262.144 tokens en una sola petición, unas 492 páginas de texto. Puede escribir hasta 16.384 tokens en una sola respuesta.
- ¿Gemma 4 31B es de código abierto?
- Sí. Sus pesos están publicados (google/gemma-4-31B-it), así que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware, o usarlo a través de uno de sus 15 proveedores de API.
- ¿Quién ha creado Gemma 4 31B?
- Gemma 4 31B lo desarrolla Google DeepMind. Está disponible a través de la API desde el 2 de abril de 2026.
- ¿Qué tan bueno es Gemma 4 31B?
- Gemma 4 31B tiene un índice general de 142,7 en las pruebas independientes de Epoch AI, el puesto n.º 84 de 136 modelos que seguimos.
- ¿Gemma 4 31B puede leer imágenes?
- Sí. Además de texto, acepta como entrada imágenes y video.
- ¿Qué alternativas hay a Gemma 4 31B?
- Entre los modelos de otras empresas con un precio parecido están Solar Pro 4, Laguna S 2.1 y GPT-6 Luna Pro. Puedes compararlos lado a lado en esta página.