Gemma 4 31B (Reasoning) API 제공업체 벤치마킹 및 분석
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Gemma 4 31B (Reasoning) API 제공업체를 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 빠름
Modular (NVFP4)
SambaNova
FriendliAI
CoreWeave
SiliconFlow (FP8)출력 속도
총 제공업체 14곳
가장 낮은 지연 시간
Modular (NVFP4)SambaNovaFriendliAICoreWeaveSiliconFlow (FP8)첫 답변 토큰까지 걸린 시간
총 제공업체 14곳
가장 낮은 가격
Google (AI Studio)
DeepInfra
ParasailCoreWeaveSiliconFlow (FP8)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 제공업체 14곳
Gemma 4 31B은 성능 특성과 가격이 서로 다른 API 제공업체 14곳에서 제공됩니다. 아래에서 제공업체별 주요 지표를 비교합니다.
- 출력 속도가 가장 높은 제공업체는 Modular (NVFP4)(277.4 t/s), SambaNova(197.7 t/s) 및 FriendliAI(97.2 t/s)입니다. 제공업체별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 곳과 가장 느린 곳의 차이는 1727%입니다.
- Modular (NVFP4)(6.78초), SambaNova(11.68초) 및 FriendliAI(19.89초)의 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧습니다.
- Google (AI Studio)(0.00), DeepInfra(0.08) 및 Parasail(0.11)의 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮습니다.
- Modular (NVFP4)은 속도가 가장 빠르고 지연 시간이 가장 짧아 최고의 성능을 제공합니다. 비용을 최적화하려면 가격 경쟁력이 가장 뛰어난 Google (AI Studio)이 적합합니다.
주요 내용
업데이트: 프로덕션 사용 사례를 더 잘 반영하도록 기본 성능 벤치마킹 워크로드를 입력 토큰 10k개로 변경했습니다. 위에서 다른 워크로드도 계속 선택할 수 있습니다.
가격
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
속도
출력 속도(초당 토큰 수)로 측정
Output Speed: Gemma 4 31B (Reasoning)
Latency vs. Output Speed
지연 시간
첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정
첫 답변 토큰까지 걸린 시간
종단 간 응답 시간
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
종단 간 응답 시간
주요 비교 지표 및 API 기능
| CoreWeave | 262k | 오픈 | $0.07 | 59 | 2.19 | 39.84 | 29.23 | ||
| Modular | 262k | 오픈 | -- | 277 | 0.52 | 8.58 | 6.26 | ||
 GMI | 262k | 오픈 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | ||
 Novita | 262k | 오픈 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | ||
 Cerebras | 131k | 오픈 | $0.71 | -- | -- | -- | -- | ||
| Google | 262k | 오픈 | $0.00 | 35 | 1.04 | 64.93 | 49.60 | ||
| Parasail | 262k | 오픈 | $0.05 | 27 | 2.12 | 84.19 | 63.72 | ||
| DeepInfra | 262k | 오픈 | $0.02 | 15 | 2.14 | 149.38 | 114.32 | ||
 Crusoe | 262k | 오픈 | $0.10 | 20 | 1.70 | 115.11 | 88.05 | ||
| SiliconFlow | 262k | 오픈 | $0.10 | 52 | 3.58 | 46.35 | 33.21 | ||
| SambaNova | 131k | 오픈 | $0.28 | 198 | 2.90 | 14.21 | 8.78 | ||
| FriendliAI | 256k | 오픈 | $0.10 | 97 | 2.03 | 25.03 | 17.86 | ||
 Lightning AI | 131k | 오픈 | $0.10 | -- | -- | -- | -- | ||
 Together AI | 262k | 오픈 | $0.29 | 32 | 1.40 | 70.73 | 53.83 | ||
자주 묻는 질문
Gemma 4 31B (Reasoning) 제공업체에 관한 일반적인 질문
Gemma 4 31B (Reasoning)은 API 제공업체 14곳에서 제공됩니다: CoreWeave, Modular (NVFP4), GMI (FP8), Novita, Cerebras, Google (AI Studio), Parasail, DeepInfra, Crusoe, SiliconFlow (FP8), SambaNova, FriendliAI, Lightning AI 및 Together AI (FP8). 제공업체마다 성능 특성과 가격이 다릅니다.
현재 벤치마킹하고 추적하는 Gemma 4 31B (Reasoning) API 제공업체는 14곳입니다.
출력 속도 기준 Gemma 4 31B (Reasoning)의 가장 빠른 제공업체들은 Modular (NVFP4)(277.4 t/s), SambaNova(197.7 t/s) 및 FriendliAI(97.2 t/s)입니다. 출력 속도는 모델이 응답을 시작한 뒤 토큰을 얼마나 빠르게 생성하는지 측정합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)의 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 제공업체들은 Modular (NVFP4)(6.78s), SambaNova(11.68s) 및 FriendliAI(19.89s)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
혼합 가격 기준 Gemma 4 31B (Reasoning)의 가장 저렴한 제공업체들은 Google (AI Studio)(토큰 100만 개당 $0.00), DeepInfra(토큰 100만 개당 $0.08) 및 Parasail(토큰 100만 개당 $0.11)입니다. 혼합 가격은 캐시 적중/입력/출력 토큰 비율을 7:2:1로 가정합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)의 입력 토큰 가격이 가장 낮은 제공업체들은 Google (AI Studio)(입력 토큰 100만 개당 $0.00), CoreWeave(입력 토큰 100만 개당 $0.10) 및 DeepInfra(입력 토큰 100만 개당 $0.13)입니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)의 출력 토큰 가격이 가장 낮은 제공업체들은 Google (AI Studio)(출력 토큰 100만 개당 $0.00), CoreWeave(출력 토큰 100만 개당 $0.34) 및 DeepInfra(출력 토큰 100만 개당 $0.38)입니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)의 출력 속도는 제공업체별로 큰 차이가 있습니다. 가장 빠른 Modular (NVFP4)은 277.4 t/s로, 15.2 t/s인 DeepInfra보다 18.3배 빠릅니다.
Gemma 4 31B (Reasoning) 제공업체 14곳 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning) 제공업체 14곳 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)에서는 Modular (NVFP4)이 가장 빠른 속도와 가장 짧은 지연 시간으로 최고의 성능을 제공합니다. 비용을 최적화하려면 가격 경쟁력이 가장 뛰어난 Google (AI Studio)이 적합합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning) 제공업체를 선택할 때는 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), JSON 모드나 함수 호출 같은 API 기능을 고려하세요.
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
Gemma 4 31B (Reasoning)의 지능, 역량, 모달리티와 다른 모델과의 비교 정보는 모델 개요 페이지에서 확인하세요. 모델 개요 보기