Modelos Gemma 2 de 9B y 27B desarrollados con tecnología de Google y modificados para eliminar bloqueos de contenido y respuestas evasivas.Alto rendimiento por parámetro, excelente velocidad y respuestas útiles a cualquier consulta de investigación técnica.
Gemma 4 26B A4B con comportamiento de rechazo reducido mediante abliteración: an efficient mixture-of-experts chat model with a 65K-token ventana de contexto, text in and text out.
Gemma 4 31B Gembrain con comportamiento de rechazo reducido: entrada de imagen, de 262K tokens ventana de contexto, and a flat token rate for general and creative chat.
Gemma 4 31B SDFT Abliterated, un Gemma 4 sin restricciones y con rechazos reducidos, ajustado para chat de personajes y escritura creativa, con entrada de imagen y ventana de contexto de 262K tokens.
Gemma 2 es conocido por su sobresaliente capacidad de razonamiento en formatos compactos. Al eliminar las negativas excesivas, se convierte en una herramienta sumamente ágil.
Ideal para pipelines de clasificación, formateo y agentes automatizados de backend.
Tiempos de respuesta inmediatos con alta densidad de conocimiento.
Elimina rodeos innecesarios para entregar soluciones directas.
| Endpoint | Input | Output | Price | Best For |
|---|---|---|---|---|
| gemma-4-26b-a4b-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens | Complete text response (poll for result) | $0.30/M in · $1.40/M out | Efficient, low-cost chat and reasoning on the Gemma family |
| gemma-4-31b-gembrain-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Chat general y creativo con entrada de imagen a tarifa fija por token. |
| gemma-4-31b-sdft-abliterated | Prompt + system_prompt, max_tokens, optional image_url | Complete text response (poll for result) | $0.612/M in · $0.612/M out | Chat de personajes y escritura creativa sobre base Gemma 4, con entrada de imagen. |
Facturado por token a partir del uso devuelto en cada llamada; los precios se expresan por millón de tokens de entrada y salida.
Envía una solicitud JSON con tu clave de API de Muapi, guarda el ID de la solicitud y consulta el endpoint de resultados compartido.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-26b-a4b-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Argue the strongest case for the opposite side of this debate.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca gemma-4-26b-a4b-abliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-31b-gembrain-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Describe this image as the opening of a gritty short story.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca gemma-4-31b-gembrain-abliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/gemma-4-31b-sdft-abliterated \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Stay in character as the ship AI and describe the storm outside.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Invoca gemma-4-31b-sdft-abliterated con una indicación y, opcionalmente, system_prompt e image_url.
curl https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/REQUEST_ID/result \ -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" # Poll until status is completed, then read the generated text from outputs.
Consulta el endpoint de resultados compartido hasta que la tarea se complete, luego lee el texto generado en outputs.
Gemma 2 9B y 27B con pesos modificados para acceso libre.
Sí. Los 3 modelos de esta página admiten llamadas a herramientas: Gemma 4 26B A4B Abliterated, Gemma 4 31B Gembrain Abliterated y Gemma 4 31B SDFT Abliterated. En Claude Code, establece ANTHROPIC_BASE_URL en https://api.muapi.ai/anthropic y ANTHROPIC_AUTH_TOKEN en tu clave de API de Muapi, y luego inícialo con claude --model gemma-4-26b-a4b-abliterated (establece también ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL y ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL con el mismo id). Codex CLI también funciona: añade un proveedor de modelos con base_url https://api.muapi.ai/openai/v1 y establece model con el mismo id. Calidad variable según el modelo y los modelos más pequeños pueden saltarse pasos en tareas de varios archivos; no hay caché de prompts, por lo que cada turno se factura por toda la conversación hasta ese momento; y cada respuesta está limitada a 16,384 tokens. Guía de configuración: /es/docs/ai-agent-install-chat-agents.
Crea una clave de API de Muapi y llama a todos los modelos de esta página con una solicitud REST estándar.