Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Permata 4 E2B
##  Google — Gemma 4 E2B
## Rincian Model
Gemma 4 E2B adalah model ringkas Google dengan total 5,1 miliar parameter dan 2,3 miliar parameter efektif menggunakan Per-Layer Embeddings (PLE), dirancang untuk beban kerja latensi rendah dengan penalaran bawaan, panggilan fungsi asli, dan input multimodal di seluruh teks dan gambar, mendukung jendela konteks token 128K. Untuk informasi lebih lanjut tentang pengembangan model dan kinerja, lihat [ model/service kartu](https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it).
+ **Tanggal peluncuran model: 10 ** Juni 2025
+ **Tanggal model EOL: ** N/A
+ **Perjanjian Lisensi Pengguna Akhir dan Ketentuan Penggunaan: ** [ Lihat ](https://ai.google.dev/gemma/apache_2)
+ **Siklus hidup model: ** Aktif
+ **Jendela konteks: ** 128K token
| **Modalitas Input ** | **Modalitas Output ** | **[API didukung ](bedrock/latest/userguide/apis.html) ** | **[Titik akhir didukung ](bedrock/latest/userguide/endpoints.html) ** |
| --- | --- | --- | --- |
| Audio | Menanamkan |  Responses |  bedrock-runtime |
| Gambar | Gambar |  Chat Completions |  bedrock-mantle |
| Pidato | Pidato |  Invoke | |
| Teks | Teks |  Converse | |
| Video | Video |  Messages | |
**catatan**
Model Gemma 4 hanya tersedia di `bedrock-mantle` titik akhir.
*Pada`bedrock-mantle`, model ini disajikan di`/openai/v1/responses`, bukan default`/v1/responses`. *
## Kemampuan dan Fitur
***Fitur Bedrock * **
**Fitur yang didukung menggunakan `bedrock-mantle` titik akhir **
| **Didukung ** | **Tidak Didukung ** |
| --- | --- |
| + [Client-side pemanggilan alat ](bedrock/latest/userguide/tool-use.html)
+ [Penalaran ](bedrock/latest/userguide/reasoning.html)
+ [Proyek ](bedrock/latest/userguide/projects.html) | — |
## Harga
Untuk informasi harga, lihat [ halaman ](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/) Harga Amazon Bedrock.
## Akses Terprogram
Gunakan ID model dan URL titik akhir berikut untuk mengakses model ini secara terprogram. Untuk informasi selengkapnya tentang API dan titik akhir yang tersedia, lihat [ API yang didukung ](bedrock/latest/userguide/apis.html) dan T [ itik Akhir didukung. ](bedrock/latest/userguide/endpoints.html)
| **Titik akhir ** | **Model ID ** | **In-Region URL titik akhir ** | **ID inferensi geografis ** | **ID inferensi global ** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| bedrock-mantle | google.gemma-4-e2b | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1 | Tidak didukung | Tidak didukung |
*Misalnya, jika wilayah adalah us-east-1 (Virginia Utara), maka URL titik akhir landrock-mantle akan menjadi "”. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/openai/v1 *
## Tingkat Layanan
Amazon Bedrock menawarkan beberapa tingkatan layanan untuk memenuhi persyaratan beban kerja Anda. **Standar ** menyediakan akses bayar per token tanpa komitmen (atur `"service_tier": "default"` atau hilangkan bidang). **Priority ** memberikan waktu respons tercepat untuk premi harga (set`"service_tier": "priority"`). **Flex ** menyediakan akses berbiaya lebih rendah untuk beban kerja yang fleksibel dan tidak peka waktu (set). `"service_tier": "flex"` **Reserved ** menyediakan throughput khusus dengan komitmen jangka untuk beban kerja yang dapat diprediksi; ini ditetapkan pada tingkat akun, bukan per permintaan (hubungi tim akun AWS Anda untuk mengaktifkan). Untuk informasi selengkapnya, lihat tingkatan [ layanan](bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html).
| **Standar** | **Prioritas** | **Fleksibel ** | **Dicadangkan ** |
| --- | --- | --- | --- |
|  |  |  |  |
## Ketersediaan Wilayah
***Sekilas tentang ketersediaan regional * **
Amazon Bedrock menawarkan tiga opsi inferensi: ** In-Region ** menyimpan permintaan dalam satu Wilayah untuk kepatuhan yang ketat, Cross-Region ** rute ** Geo melintasi Wilayah dalam geografi (seperti AS, UE, dan APAC) sambil menghormati residensi data, dan Cross-Region ** rute ** Global di mana pun di seluruh dunia ketika tidak ada batasan residensi. Lihat [Ketersediaan regional berdasarkan model](models-region-compatibility.md) halaman untuk lebih jelasnya.
| **Wilayah ** | **In-Region** | **Geo ** | **Global ** |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1(Virginia Utara) |  |  |  |
| us-east-2(Ohio) |  |  |  |
| us-west-2(Oregon) |  |  |  |
| eu-central-1(Frankfurt) |  |  |  |
## Kuota dan Batas
AWS Akun Anda memiliki kuota default untuk mempertahankan kinerja layanan dan untuk memastikan penggunaan Amazon Bedrock yang tepat. Kuota default yang ditetapkan ke akun mungkin diperbarui tergantung pada faktor regional, riwayat pembayaran, penggunaan penipuan, and/or persetujuan permintaan [ peningkatan kuota](bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kuota untuk Amazon Bedrock](quotas.md) dokumentasi dan lihat [ batasan ](general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) untuk model.
Saat menggunakan throughput sesuai permintaan pada `bedrock-mantle` titik akhir, throughput yang [ tersedia akan berskala dari waktu ke waktu](bedrock/latest/userguide/scaling-throughput-best-practices.html#scaling-ramp-up). Tidak semua permintaan dalam kuota Anda dijamin berhasil selama periode permintaan tinggi, jadi meningkatkan secara bertahap adalah penting. Untuk model ini, batas default tidak muncul secara langsung melalui Kuota Layanan, jadi sebaiknya ikuti ramp sebagai panduan Anda.
## Kode Sampel
**Langkah 1 - AWS Akun: ** Jika Anda sudah memiliki AWS akun, lewati langkah ini. Jika Anda baru mengenal AWS, daftar untuk akun [ AWS](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup).
**Langkah 2 - Kunci API: ** Buka konsol [ Amazon Bedrock ](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) dan buat kunci API jangka panjang.
**Langkah 3 - Dapatkan SDK: ** Untuk menggunakan panduan memulai ini, Anda harus sudah menginstal Python. Kemudian instal perangkat lunak yang relevan tergantung pada API yang Anda gunakan.
```
pip install openai
```
**Langkah 4 - Mengatur variabel lingkungan: ** Konfigurasikan lingkungan Anda untuk menggunakan kunci API untuk otentikasi.
```
OPENAI_API_KEY=""
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle..api.aws/openai/v1"
```
**Langkah 5 - Jalankan permintaan inferensi pertama Anda: ** Simpan file sebagai `bedrock-first-request.py`
------
#### [ Chat Completions API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="google.gemma-4-e2b",
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
)
print(response)
```
------
#### [ Responses API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="google.gemma-4-e2b",
input="Explain the benefits of mixture-of-experts architectures for production inference.",
max_output_tokens=512,
)
print(response.output_text)
```
------
## Pertimbangan dan Batasan Penggunaan
+ **Mode penalaran ** — Upaya penalaran dihormati pada API Penyelesaian Obrolan dan Tanggapan, dan model melakukan penalaran yang diperluas dalam kedua kasus. Namun, konten penalaran hanya dikembalikan oleh Responses API. API Penyelesaian Obrolan tidak mengembalikan token penalaran, karena spesifikasi OpenAI Chat Completions tidak mendukung pengembaliannya.
+ **Upaya penalaran ** - Untuk Gemma 4 E2B, kami sarankan pengaturan `reasoning_effort` ke`high`, yang memungkinkan mode berpikir. Varian ini cenderung bernalar secara ekstensif secara default, dan upaya penalaran yang tinggi menjaga penalaran itu di saluran penalaran khusus, yang meningkatkan kualitas keluaran dan mencegah teks penalaran muncul dalam respons akhir.
+ **Panggilan alat paralel ** — Meminta lebih dari satu panggilan alat dalam satu putaran saat ini tidak didukung. Minta panggilan alat satu per satu.
+ **Ukuran payload permintaan ** — Total payload badan permintaan untuk Gemma 4 E2B, termasuk gambar dan video, mendukung ukuran maksimum 3,5 MB.