このモデルは非推奨です。性能測定は継続していますが、頻度を下げ、6時間ごとではなく18時間ごとに測定しています。
Googleは新しいリリースであるGemma 4 E4Bを公開しています。こちらの利用をご検討ください。
この分析は、ユースケースに最適なGemma 3 4B InstructのAPIプロバイダーを選ぶための参考情報です。
最短のタスク時間
Intelligence Index タスクあたりの時間(分)
プロバイダー合計:4社
最安のタスク費用
Intelligence Index タスクあたりの費用
プロバイダー合計:4社
Gemma 3 4Bは4社のAPIプロバイダーで利用でき、性能特性と料金はそれぞれ異なります。以下でプロバイダー間の主要指標を比較します。
料金
Intelligence Index タスクあたりのコスト: Gemma 3 4B Instruct
料金:キャッシュヒット・入力・出力: Gemma 3 4B Instruct
出力速度とタスクあたりの費用: Gemma 3 4B Instruct
速度
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
出力速度: Gemma 3 4B Instruct
遅延
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
最初の回答トークンまでの時間: Gemma 3 4B Instruct
信頼性
測定したすべての単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードで、エンドポイントが失敗したリクエストの割合
エンドポイントのエラー率: Gemma 3 4B Instruct
キャッシュ
キャッシュヒット率: Gemma 3 4B Instruct
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率: Gemma 3 4B Instruct
主要な比較指標とAPI機能
よくある質問
Gemma 3 4B Instructのプロバイダーに関するよくある質問
Gemma 3 4B Instructは4社のAPIプロバイダーで利用できます:Amazon、Google (AI Studio)、Parasail (FP8)、DeepInfra。性能特性と料金はプロバイダーごとに異なります。
現在、ベンチマークと追跡の対象となる4社のAPIプロバイダーでGemma 3 4B Instructを利用できます。
Gemma 3 4B Instructの最初の回答トークンまでの時間が最短のプロバイダーはAmazon(1.47s)、DeepInfra(1.71s)、Parasail (FP8)(3.18s)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
ブレンド料金でGemma 3 4B Instructが最安のプロバイダーはGoogle (AI Studio)(100万トークンあたり$0.00)、Amazon(100万トークンあたり$0.044)、Parasail (FP8)(100万トークンあたり$0.045)です。ブレンド料金では、キャッシュヒット/入力/出力トークンを7:2:1とします。
Gemma 3 4B Instructの入力トークン料金が最安のプロバイダーはGoogle (AI Studio)(入力100万トークンあたり$0.00)、Amazon(入力100万トークンあたり$0.04)、Parasail (FP8)(入力100万トークンあたり$0.05)です。
Gemma 3 4B Instructの出力トークン料金が最安のプロバイダーはGoogle (AI Studio)(出力100万トークンあたり$0.00)、Parasail (FP8)(出力100万トークンあたり$0.00)、Amazon(出力100万トークンあたり$0.08)です。
Gemma 3 4B Instructのプロバイダー間の料金は、Google (AI Studio)の100万トークンあたり$0.00から、DeepInfraの$0.055までとなっています。
4社中2社のプロバイダーがGemma 3 4B InstructのJSONモードに対応しています:Parasail (FP8)、DeepInfra。
Gemma 3 4B Instructのプロバイダーを選ぶ際は、タスクあたりの時間(Intelligence Indexのタスクを完了する速さ)、遅延(最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション)、料金(費用を重視するワークロード)、JSONモードや関数呼び出しなどのAPI機能を検討してください。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Gemma 3 4B Instructの知能、能力、モダリティ、他のモデルとの比較については、モデル概要ページをご覧ください。 モデル概要を表示