چطور با Gemma 4 31B (batch) در ایران کار کنم؟

در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «google/gemma-4-31b-it:batch» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.

قیمت Gemma 4 31B (batch) به تومان چقدر است؟

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۳٬۱۴۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۸۱٬۴۲۱ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۵۱۳ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.

Gemma 4 31B (batch) چند توکن ورودی میگیرد؟

تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است.

آیا Gemma 4 31B (batch) استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟

استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته میشود. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.

قیمت و API مدل Gemma 4 31B (batch) در ایران

google/gemma-4-31b-it:batch

visiontoolsreasoningjson

ساخت کلید امتحان کن

ورودی · هر ۱M توکن

113,149 تومان

خروجی · هر ۱M توکن

281,421 تومان

یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای ≈

513 تومان

شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمت‌ها با تغییر شرایط بازار به‌روز می‌شوند.قیمت‌ها و شارژ

کد آمادهٔ Gemma 4 31B (batch): خواندن تصویر و استخراج داده

نمونه بر اساس قابلیت‌های همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا می‌شود.

# tip: a data URI works too — base64 the file and prefix it with data:image/jpeg;base64,
curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-4-31b-it:batch",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور و مبلغ کل را فقط به‌صورت JSON بده."},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/factor.jpg"}}
      ]
    }]
  }'

import base64, json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")

img = base64.b64encode(open("factor.jpg", "rb").read()).decode()

resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-4-31b-it:batch",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان."},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img}"}},
        ],
    }],
    response_format={"type": "json_object"},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))

import OpenAI from "openai";
import { readFileSync } from "node:fs";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const img = readFileSync("factor.jpg").toString("base64");

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemma-4-31b-it:batch",
  messages: [{
    role: "user",
    content: [
      { type: "text", text: "شمارهٔ فاکتور، تاریخ و مبلغ کل را در JSON برگردان." },
      { type: "image_url", image_url: { url: `data:image/jpeg;base64,${img}` } },
    ],
  }],
  response_format: { type: "json_object" },
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));

Gemma 4 31B (batch) برای چه کاری خوب است؟

شناسهٔ Gemma 4 31B (batch) در API ما «google/gemma-4-31b-it:batch» است و تأمین‌کنندهٔ آن Google است. ظرفیت context برابر ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است؛ حدود ۱۹۷ هزار کلمهٔ فارسی جا می‌شود و بعد از آن باید تاریخچه را خلاصه کنی. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزان‌تر از ۱۳۳ مدل و گران‌تر از ۲۷۳ مدل پولی دیگر کاتالوگ.

قابلیت‌هایی که در همین شناسه فعال است: عکس و اسکرین‌شات را مستقیم می‌خواند، پس برای فاکتور و فرم فارسی گزینهٔ واقعی است؛ tool calling دارد، یعنی می‌تواند تابع‌های خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر می‌دهد و مستقیم به کد وصل می‌شود؛ حالت استدلال دارد و روی مسئلهٔ چندمرحله‌ای، ریاضی و دیباگ بهتر جواب می‌دهد. همهٔ این‌ها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار می‌کنند و کد اختصاصی لازم ندارند. توجه کن که توکن‌های استدلال هم توکن خروجی محسوب می‌شوند و در صورتحساب می‌آیند.

هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۳٬۱۴۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۸۱٬۴۲۱ تومان است؛ خروجی 2.5 برابر ورودی قیمت دارد، پس کوتاه‌کردن پاسخ بیشتر از کوتاه‌کردن پرامپت صرفه دارد. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.

نزدیک‌ترین گزینه با همین قابلیت‌ها از تأمین‌کنندهٔ دیگر Nex-N2-Pro است: Gemma 4 31B (batch) تقریباً 1.1 برابر گران‌تر از آن تمام می‌شود و پنجرهٔ context آن برابر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار می‌کنند، پس عوض‌کردن‌شان فقط تغییر یک رشته است.

برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۱۹۵ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای روی Gemma 4 31B (batch) جا می‌شود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۹۴۹ کلمه رفت‌وبرگشت می‌خرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۳۹۴٬۵۷۰ تومان می‌شود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۲۶۲٬۱۴۴ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲۹٬۶۶۱ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بی‌دلیل بلند نگه ندار.

این شناسه با «google/gemma-4-31b-it» اشتباه گرفته می‌شود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: «batch» در برابر نسخهٔ استاندارد. روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای، این نسخه 3.2 برابر گران‌تر از آن درمی‌آید (۵۱۳ در برابر ۱۶۲ تومان). حداکثر طول پاسخ هم فرق دارد: ۲۳۵٬۹۲۹ در برابر ۱۶٬۳۸۴ توکن. در پارامترها آن یکی logprobs، seed، top_logprobs را.

Google در کاتالوگ ما ۴۵ مدل دارد؛ ارزان‌ترین‌شان Gemma 3 4B با ۵۷ تومان و گران‌ترین Google Gemini Pro Latest با ۵٬۲۸۰ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کم‌تکرار، این مدل logit_bias، min_p، repetition_penalty، top_k را می‌پذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض seed را که بیشتر مدل‌ها دارند پشتیبانی نمی‌کند، پس اگر کدت به آن‌ها تکیه دارد قبل از جابه‌جایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیک‌ترین گزینه از تأمین‌کنندهٔ دیگر Trinity Large Thinking با ۲۶۲٬۱۴۴ توکن است.

بهترین جای استفاده‌اش: کار پرحجم مثل دسته‌بندی، برچسب‌گذاری و خلاصه‌سازی انبوه، حل مسئلهٔ منطقی و بازبینی کد، استخراج متن و داده از تصویر، ایجنت‌هایی که به API و دیتابیس وصل می‌شوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص، تحلیل سند یا کدبیس بلند در یک درخواست.

توضیح رسمی تأمین‌کننده (انگلیسی)

Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...

سه کار واقعی، با قیمت همین مدل

اعداد از همان قیمت‌های بالا حساب شده‌اند و با تغییر قیمت مدل تغییر می‌کنند.

کار	توکن	هزینه
یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط	1,500 ورودی + 400 خروجی	282 تومان
خلاصه‌کردن سند ده‌صفحه‌ای	4,000 ورودی + 600 خروجی	621 تومان
دسته‌بندی هزار ردیف کوتاه	120,000 ورودی + 20,000 خروجی	19,206 تومان

نسخه‌های دیگر همین مدل

هستهٔ مدل یکی است؛ هر نسخه شرایط اجرا و قیمت خودش را دارد. نسخهٔ فعلی: batch (ارزان‌تر، کندتر).

نسخه	شناسه	خروجی / ۱M	context
استاندارد	google/gemma-4-31b-it	98,643	262,144
رایگان	google/gemma-4-31b-it:free	0	262,144

شناسهٔ هر نسخه را عیناً در فیلد model بگذار؛ نیازی به تغییر کد دیگری نیست.

سؤال‌های پرتکرار

چطور با Gemma 4 31B (batch) در ایران کار کنم؟: در یوتاپن ثبت‌نام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «google/gemma-4-31b-it:batch» تغییر بده. بقیهٔ کدت دست‌نخورده می‌ماند.
قیمت Gemma 4 31B (batch) به تومان چقدر است؟: هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۱۳٬۱۴۹ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۲۸۱٬۴۲۱ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمه‌ای تقریباً ۵۱۳ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
Gemma 4 31B (batch) چند توکن ورودی می‌گیرد؟: تا ۲۶۲٬۱۴۴ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۹۷ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۲۳۵٬۹۲۹ توکن است.
آیا Gemma 4 31B (batch) استریم و tool calling را پشتیبانی می‌کند؟: استریم (stream=true) روی همهٔ مدل‌ها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی می‌کند. ورودی تصویر با image_url (data URI یا آدرس عمومی) پذیرفته می‌شود. خروجی ساخت‌یافته با response_format هم کار می‌کند.