Gemma 4 26B A4B (free) API
Gemma 4 26B A4Bは、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、高い性能と低い推論コストを両立したオープンウェイトの生成AIモデルです。
Gemma 4 26B A4Bは、Google DeepMindが開発したGemma 4ファミリーのオープンウェイトモデルです。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ約252億を擁しながら、各トークンの生成時には約38億のパラメータのみを活性化します。これにより、31B密集モデルの97%の性能を維持しつつ、推論時の計算資源を大幅に削減しています。テキストと画像の入力に対応し、25.6万トークンという長いコンテキストを扱えます。
このモデルは、高スループットが求められる場面や高度な推論、エージェントワークフロー、コード支援、科学研究、マルチモーダル理解などに適しています。特に、32GBメモリを搭載したM2 MacBook Proのようなデバイスでも動作するため、ローカル環境やエッジでの展開に向いています。また、ネイティブの関数呼び出しやシステムプロンプト、構成可能な思考モードを備え、自律エージェントの構築を支援します。
命令微調整済みのITバージョンは対話や指示追従に最適化されている一方、ベースバージョンは特定のニーズに合わせた追加微調整に適しています。ユーザーからは一部のコーディングタスクでQwen 35Bなどの競合にやや劣る可能性も指摘されていますが、コーディングベンチマークでは大幅な改善が見られます。モデルはKaggle、Hugging Face、NVIDIA NGCなどで配布され、Google CloudのModel Gardenではフルマネージドかつサーバーレスで利用可能です。
更新日時:
モデル ID
gemma-4-26b-a4b-it:free- コンテキスト
- 262.144K
- 最大出力
- 32.768K
- 推奨 API
- messages
- 入力
- image / text / video
- 出力
- text
ハイライト
- Mixture-of-Expertsアーキテクチャ採用
- 総パラメータ約252億、活性化は約38億
- 31B密集モデルの97%の性能
- 25.6万トークンの長コンテキスト
- テキストと画像の入力に対応
- ローカル・エッジ環境で動作可能
プロバイダー
プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| $0 | $0 |
ベンチマーク
- 82.6%
MMLU Pro
31B密集モデルは85.2%
- 仅低0.9个百分点
AIME 2026
31Bモデルとの比較
スコアはモデル提供元が公表した値です。
推論
- 既定で有効
- いいえ
- 常に有効
- いいえ
Quick Start
このモデルを Felo API Platform 互換 API で呼び出すためのコードです。コードを書く前に Playground で prompt を試せます。
API key を設定
Felo API Platform アカウントで key を作成し、環境変数として設定します。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"最初のリクエスト
このモデル ID を Felo API Platform endpoint で使用します。X-Request-Id などの任意ヘッダーはトラブルシュートに役立ちます。
gemma-4-26b-a4b-it:freeこのモデルは reasoning に対応しています。選択した protocol とモデルルートが reasoning controls を提供する場合、会話継続時に返却された reasoning metadata を保持してください。
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "gemma-4-26b-a4b-it:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());サードパーティ SDK の利用
互換 SDK では baseURL を次に設定します https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-style clients では Anthropic-compatible base URL を使用します。 https://openapi.felo.ai/api.
Streaming を有効化
stream: true を追加すると server-sent events で応答を受け取れます。
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma-4-26b-a4b-it:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform は互換性のあるモデル呼び出し surface を提供します。アプリや Agent client が既に対応している surface を選んでください。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringgemma-4-26b-a4b-it:free呼び出す公開モデル ID。max_tokensinteger—生成する最大 tokens。messagesarray—Chat Completions の会話メッセージ。include_reasoning———reasoning———response_formatobject—対応時に structured output を要求します。seed———temperaturenumber—対応している場合、回答の多様性を制御します。tool_choicestring or object—tool を呼び出すかどうかを制御します。toolsarray—互換 schema に従う tool calling definitions。top_p———よくある質問
モデルについて： Gemma 4 26B A4B (free)?
Gemma 4 26B A4Bは、Google DeepMindが開発したGemma 4ファミリーのオープンウェイトモデルです。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ約252億を擁しながら、各トークンの生成時には約38億のパラメータのみを活性化します。これにより、31B密集モデルの97%の性能を維持しつつ、推論時の計算資源を大幅に削減しています。テキストと画像の入力に対応し、25.6万トークンという長いコンテキストを扱えます。 このモデルは、高スループットが求められる場面や高度な推論、エージェントワークフロー、コード支援、科学研究、マルチモーダル理解などに適しています。特に、32GBメモリを搭載したM2 MacBook Proのようなデバイスでも動作するため、ローカル環境やエッジでの展開に向いています。また、ネイティブの関数呼び出しやシステムプロンプト、構成可能な思考モードを備え、自律エージェントの構築を支援します。 命令微調整済みのITバージョンは対話や指示追従に最適化されている一方、ベースバージョンは特定のニーズに合わせた追加微調整に適しています。ユーザーからは一部のコーディングタスクでQwen 35Bなどの競合にやや劣る可能性も指摘されていますが、コーディングベンチマークでは大幅な改善が見られます。モデルはKaggle、Hugging Face、NVIDIA NGCなどで配布され、Google CloudのModel Gardenではフルマネージドかつサーバーレスで利用可能です。
利用料金はどのように計算されますか？
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
どのような入力形式に対応していますか？
テキストと画像の入力に対応し、テキストを出力します。
コンテキスト長はどれくらいですか？
最大25.6万トークンのコンテキストを扱えます。
どのようなタスクに適していますか？
高スループット処理、高度な推論、エージェントワークフロー、ローカル・エッジ展開、コーディング支援、言語学習、科学研究、マルチモーダル理解などに向いています。
ITバージョンとベースバージョンの違いは何ですか？
ITバージョンは命令微調整済みで対話や指示追従に最適化されています。ベースバージョンは特定のニーズに合わせた追加微調整に適しています。
31B密集モデルとの性能差はどれくらいですか？
31B密集モデルの97%の性能を維持しつつ、推論時の計算資源を大幅に削減しています。
関連モデル
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash は Google の Flash シリーズに属するエージェント向けモデルで、100 万トークンのコンテキストとマルチモーダル入力に対応しながら、速度とコストのバランスを重視しています。
コンテキスト
1.049M
最大出力
65.536K
入力トークン
$1.5 / 1M トークン
出力トークン
$7.5 / 1M トークン
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGoogle のフラッグシップモデル。100 万トークンのコンテキストと最大 100 万トークンの出力を持ち、長期のソフトウェア開発、企業の知識作業、サイバー防御を狙うフロンティアモデルです。
コンテキスト
1.049M
最大出力
943.718K
入力トークン
$4 / 1M トークン
出力トークン
$20 / 1M トークン