google/gemma-4-31B-it-turbo

google/gemma-4-31B-it-turbo 是 DeepInfra 托管的 Gemma 系列指令微调文本模型，名称中的 turbo 指向托管侧的服务化或加速变体。它面向需要超长上下文和长文本生成的开发者与企业，上下文窗口与单次最大输出均为 262144 tokens，可把长篇资料一次性放入提示，并让模型连续输出较长内容。输入输出均为文本，适合文档理解、长文摘要、合同审阅、批量改写等任务。官方标价输入 0.09 美元/百万 tokens、输出 0.34 美元/百万 tokens，在同类长上下文模型中输入价偏低。能力标签与第三方评测数据暂未提供，选型时应结合自有任务做小样本验证，不宜仅凭价格判断。

选型建议需要超长纯文本上下文且输入成本敏感时可选它；若依赖公开评测、强多模态或输出密集型生成，应先验证或另选方案。

• 审阅长篇合同并提取关键条款与风险点，利用超长上下文减少分段丢失
• 摘要整本报告或会议纪要，输出要点、待办与争议项
• 改写客服话术或商品文案，控制单次输出长度以平衡成本
• 合并多份长文档做跨文档问答，先定位证据再生成回答

该模型是 DeepInfra 托管的 Gemma 系列指令微调文本模型，名称中的 turbo 指向服务化或加速变体；公开架构细节有限，以下仅作定性概括。

• 结构采用 Gemma 系列解码器式文本模型路线，具体层数、注意力实现等公开资料较少，不宜臆测。
• 能力支持文本输入输出，上下文与单次最大输出均为 262144 tokens，长文档与长生成是主要卖点。
• 披露能力标签未标注、第三方评测暂无，模型卡与训练数据细节需以厂商公开资料为准。

公开评测数据缺失，以下判断基于上下文规格、模态与价格结构，偏定性。

• 强项262144 tokens 上下文与单次最大输出一致，长文档问答、整卷宗摘要、长文续写可减少分段拼接。
• 短板本站暂无第三方评测，推理、多语言、代码等能力缺少可比证据；输出单价高于输入，长生成成本要留意。
• 适合长文摘要、合同审阅、报告改写等文本任务更匹配；高精度推理或强多模态需求应另选有评测依据的模型。

官方报价为输入 0.09 美元/百万 tokens、输出 0.34 美元/百万 tokens；当前报价页面仅见 DeepInfra 渠道。

• 定位输入价处于同类长上下文模型的低位，输出价为输入价数倍，成本结构偏向“读多写少”的文本任务。
• 横向对比相对 Qwen3.5-397B-A17B、Ling-3.1-flash、Seed-1.8 的输入价更低；Nemotron-3.5-Lightning 输入价更低。
• 平台差价目前仅见 DeepInfra 报价，缓存读价格未披露，无法判断跨平台价差与缓存优惠。
• 省钱长文摘要、批量分类、抽取等输入长、输出短的任务更省；长篇小说生成等输出密集型场景需控制长度。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.09/M / $0.34/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径能力标签未标注、第三方评测暂无，性能判断只能依据上下文与价格规格，不能替代任务内测试。
• 边界纯文本模型，不支持图像或音频输入；超长上下文不等于每段都精准，关键信息仍应做分段校验。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。