Tabel berikut menunjukkan model yang mendukung Throughput yang Disediakan, throughput untuk setiap unit skala AI generatif (GSU), dan tingkat pengurangan untuk setiap model.
Model Google
Throughput yang Dialokasikan hanya mendukung model yang Anda panggil langsung dari project menggunakan ID model tertentu, bukan alias model. Untuk menggunakan
Throughput yang Disediakan guna melakukan panggilan API ke model, Anda harus menggunakan
ID versi model tertentu (misalnya, gemini-2.0-flash-001) dan bukan
alias versi model.
Meskipun Throughput yang Disediakan memastikan kapasitas untuk permintaan model Anda, fitur ini tidak menyertakan atau mengabaikan kuota untuk alat lain yang mungkin Anda gunakan, seperti Grounding. Bergantung pada ukuran workload, Anda mungkin perlu meminta kuota tambahan untuk alat ini secara terpisah.
Selain itu, Throughput yang Disediakan tidak mendukung model yang dipanggil oleh produk Gemini Enterprise Agent Platform lainnya, seperti agen AI Vertex AI dan Agent Search. Misalnya, jika Anda melakukan panggilan API ke Gemini 3.5 Flash saat menggunakan Agent Search, pesanan Throughput yang Disediakan untuk Gemini 3.5 Flash tidak akan menjamin panggilan yang dilakukan oleh Agent Search.
Throughput yang Disediakan tidak mendukung panggilan prediksi batch.
Tabel berikut menunjukkan throughput, penambahan pembelian, dan tingkat burndown untuk model Google yang mendukung Throughput yang Dialokasikan. Throughput per detik Anda ditentukan sebagai input perintah dan output yang dihasilkan di semua permintaan per detik.
Untuk mengetahui jumlah token yang diperlukan workload Anda, lihat tokenizer SDK atau countTokens API.
| Model | Throughput per detik per GSU | Unit | Kenaikan pembelian GSU minimum | Burndown rate |
|---|---|---|---|---|
|
Versi terbaru yang didukung: |
260 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,05 token 1 token caching gambar input = 0,05 token 1 token caching video input = 0,05 token 1 token caching audio input = 0,05 token 1 token teks respons/penalaran output = 5 token |
|
Gemini 4 Argon Cyber Permissive Versi terbaru yang didukung: |
260 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,05 token 1 token caching gambar input = 0,05 token 1 token caching video input = 0,05 token 1 token caching audio input = 0,05 token 1 token teks respons/penalaran output = 5 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.350 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token audio input = 4 token 1 token gambar / video input = 1,4 token 1 token teks output = 6 token 1 token audio output = 16 token 1 token video output = 1,4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token respons teks output = 5 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token respons teks output = 5 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
670 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token teks output (respons & penalaran) = 6 token 1 token video output = 12 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token respons teks output = 5 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token respons teks output = 5 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
3.360 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token respons teks output = 9 token |
|
Gemini 3.1 Flash-Lite Image (Nano Banana 2 Lite) Versi terbaru yang didukung: |
4.030 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token 1 token gambar output = 120 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
500 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token 1 token gambar output = 60 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token teks respons output = 5 token 1 token teks penalaran output = 5 token 1 token gambar output = 20 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
2.015 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token 1 token gambar output = 120 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
675 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,1 token 1 token teks output = 6 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
4030 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 2 token 1 token caching teks input = 0,1 token 1 token caching gambar input = 0,1 token 1 token caching video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,2 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
500 | Token | 1 |
Kurang dari atau sama dengan 200.000 token input: 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token cache input = 0,1 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token Lebih dari 200.000 token input: 1 token teks input = 2 token 1 token gambar input = 2 token 1 token video input = 2 token 1 token audio input = 2 token 1 token cache input = 0,2 token 1 token teks respons output = 9 token 1 token teks penalaran output = 9 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
2015 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 2 token 1 token caching teks, gambar, video input = 0,1 token 1 token caching audio input = 0,2 token 1 token teks respons output = 6 token 1 token teks penalaran output = 6 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
650 | Token | 1 |
Kurang dari atau sama dengan 200.000 token input: 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 1 token 1 token teks respons output = 8 token 1 token teks penalaran output = 8 token Lebih dari 200.000 token input: 1 token teks input = 2 token 1 token gambar input = 2 token 1 token video input = 2 token 1 token audio input = 2 token 1 token teks respons output = 12 token 1 token teks penalaran output = 12 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
2.690 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token teks output = 9 token 1 token gambar output = 100 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
2690 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 4 token 1 token teks respons output = 9 token 1 token teks penalaran output = 9 token |
|
Versi terbaru yang didukung (GA): Versi terbaru yang didukung (pratinjau): |
8.070 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token video input = 1 token 1 token audio input = 3 token 1 token teks respons output = 4 token 1 token teks penalaran output = 4 token |
|
Gemini 2.5 Flash dengan audio native Gemini Live API Versi terbaru yang didukung: |
1.620 | Token | 1 |
1 token teks input = 1 token 1 token audio input = 6 token 1 token video input = 6 token 1 token gambar input = 6 token 1 token memori sesi input = 1 token 1 token teks output = 4 token 1 token audio output = 24 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
0,02 | Gambar | 1 |
1 gambar per detik = 0,02 token |
Versi terbaru yang didukung: |
0,0350 | Detik video (720p) | 1 | 1 detik video output (720p) = 1 detik video output |
| Detik video+audio (720p) | 1 | 1 detik video+audio output (720p) = 1,75 detik video output | ||
| Detik video (1080p) | 1 | 1 detik video output (1080p) = 1,75 detik video output (720p) | ||
| Detik video+audio (1080p) | 1 | 1 detik video+audio output (1080p) = 2,33 detik video output (720p) | ||
Versi terbaru yang didukung: |
0,0040 | Detik video | 1 | 1 detik video output = 1 detik video output |
| Detik video+audio | 1 | 1 detik video+audio output = 2 detik video output | ||
Versi terbaru yang didukung: |
0,01 | Detik video (720p) | 1 | 1 detik video output (720p) = 1 detik video output |
| Detik Video + Audio (720p) | 1 | 1 detik video output (720p) + audio = 1,30 detik video output | ||
| Detik video (1080p) | 1 | 1 detik video output (1080p) = 1,30 detik video output (720p) | ||
| Detik Video + Audio (1080p) | 1 | 1 detik video output (1080p) + audio = 1,60 detik video output (720p) | ||
| Detik video (4k) | 1 | 1 detik video output (4k) = 3,40 detik video output (720p) | ||
| Detik Video + Audio (4k) | 1 | 1 detik video output (4k) + audio = 4 detik video output (720p) | ||
Versi terbaru yang didukung: |
0,0040 | Detik video | 1 | 1 detik video output = 1 detik video output |
| Detik video+audio | 1 | 1 detik video+audio output = 2 detik video output | ||
Versi terbaru yang didukung: |
0,01 | Detik video (720p) | 1 | 1 detik video output (720p) = 1 detik video output |
| Detik Video + Audio (720p) | 1 | 1 detik video output (720p) + audio = 1,30 detik video output | ||
| Detik video (1080p) | 1 | 1 detik video output (1080p) = 1,30 detik video output (720p) | ||
| Detik Video + Audio (1080p) | 1 | 1 detik video output (1080p) + audio = 1,60 detik video output (720p) |
Untuk mengetahui informasi tentang kemampuan model dan batas input atau output, lihat dokumentasi untuk model tersebut.
Anda dapat mengupgrade ke model baru saat tersedia. Untuk mengetahui informasi tentang ketersediaan model dan tanggal penghentian, lihat Model Google.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang lokasi yang didukung, lihat Lokasi yang tersedia.
Model partner
Tabel berikut menunjukkan throughput, penambahan pembelian, dan tingkat burndown untuk model partner yang mendukung Throughput yang Dialokasikan. Model Claude diukur dalam token per detik, yang didefinisikan sebagai total token input dan output di semua permintaan per detik.
| Model | Throughput per GSU (token/dtk) | Pembelian GSU minimum | Kenaikan pembelian GSU | Burndown rate |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 dari Anthropic di Google Cloud | 10.417 | 1 | 1 | 100.000 token input atau kurang: 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token Lebih dari 100.000 token input: 1 token input = 5 token 1 token output = 25 token 1 token penulisan cache 5m = 6,25 token 1 token penulisan cache 1j = 10 token 1 token cache ditemukan = 0,5 token |
| Claude Sonnet 5.5 dari Anthropic di Google Cloud | 525 | 1 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,05 token |
| Claude Opus 5.5 dari Anthropic di Google Cloud | 261 | 1 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,05 token |
| Claude Fable 5.1 dari Anthropic di Google Cloud | 105 | 1 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,025 token |
| Claude Opus 5 dari Anthropic di Google Cloud | 210 | 1 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Sonnet 5 dari Anthropic di Google Cloud | 350 | 25 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Fable 5 dari Anthropic di Google Cloud | 105 | 1 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Opus 4.8 dari Anthropic di Google Cloud | 210 | 35 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Opus 4.7 dari Anthropic di Google Cloud | 210 | 35 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Sonnet 4.6 dari Anthropic di Google Cloud | 350 | 25 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Opus 4.6 dari Anthropic di Google Cloud | 210 | 35 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Opus 4.5 dari Anthropic di Google Cloud | 210 | 35 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude Sonnet 4.5 dari Anthropic di Google Cloud | 350 | 25 | 1 | Kurang dari 200.000 token input: 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token Lebih besar dari atau sama dengan 200.000 token input: 1 token input = 2 token 1 token output = 7,5 token 1 token penulisan cache 5m = 2,5 token 1 token penulisan cache 1j = 4 token 1 token cache ditemukan = 0,2 token |
| Claude Haiku 4.5 dari Anthropic di Google Cloud | 1.050 | 8 | 1 | Kurang dari 200.000 token input: 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1h = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3.7 Sonnet dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi) | 350 | 25 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token tulis cache 5m = 1,25 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3.5 Sonnet v2 dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi) | 350 | 25 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token tulis cache 5m = 1,25 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3.5 Haiku dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi) | 2.000 | 10 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3 Opus dari Anthropic di Google Cloud | 70 | 35 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token tulis cache 5m = 1,25 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3 Haiku dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi) | 4.200 | 5 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token penulisan cache 5m = 1,25 token 1 token penulisan cache 1j = 2 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
| Claude 3.5 Sonnet dari Anthropic di Google Cloud (tidak digunakan lagi) | 350 | 25 | 1 | 1 token input = 1 token 1 token output = 5 token 1 token tulis cache 5m = 1,25 token 1 token cache ditemukan = 0,1 token |
Untuk mengetahui informasi tentang lokasi yang didukung, lihat Ketersediaan region Anthropic Claude. Untuk memesan Provisioned Throughput untuk model Anthropic, hubungi perwakilan akunCloud de Confiance by S3NS Anda.
Model terbuka
Tabel berikut menunjukkan throughput, penambahan pembelian, dan tingkat burndown untuk model terbuka yang mendukung Throughput yang Disediakan.
| Model | Throughput per GSU (token/dtk) | Pembelian GSU minimum | Kenaikan pembelian GSU | Burndown rate |
|---|---|---|---|---|
|
Versi terbaru yang didukung: |
3.360 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.680 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: Dukungan Throughput yang Disediakan untuk model ini ditagih dengan SKU yang sama seperti model Google, tetapi tunduk pada kemampuan model terbuka. |
6.725 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.680 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.400 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 1 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
2.800 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
4.035 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token gambar input = 1 token 1 token teks output = 3 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
3.360 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
11.205 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
14.405 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
4.035 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.010 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
6.725 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 8 token |
|
Proses Berpikir Qwen3-Next-80B Versi terbaru yang didukung: |
6.725 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 8 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.685 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 4 token |
|
Versi terbaru yang didukung: |
1.010 | 1 | 1 | 1 token teks input = 1 token 1 token teks output = 3 token |
Kemampuan yang tersedia untuk model Google dan model terbuka
Tabel berikut mencantumkan kapabilitas yang tersedia dengan Throughput yang Disediakan untuk model Google dan model terbuka:
| Kemampuan | Model Google | Model terbuka (pratinjau) |
|---|---|---|
| Memesan melalui konsol Cloud de Confiance | Ya | Ya |
| Mendukung endpoint global | Lihat Dukungan model endpoint global. | Lihat Dukungan model endpoint global. |
| Mendukung model yang telah disesuaikan dengan pengawasan | Ya | Tidak |
| Mendukung penggunaan kunci API | Ya | Tidak |
| Terintegrasi dengan cache konteks implisit | Ya | Tidak berlaku |
| Terintegrasi dengan cache konteks eksplisit | Ya | Tidak berlaku |
| pemrosesan ML | Tersedia di wilayah tertentu. Untuk mengetahui detailnya, lihat Throughput yang Disediakan Zona Tunggal. | Tidak berlaku |
| Persyaratan pesanan yang tersedia | 1 minggu, 1 bulan, 3 bulan, dan 1 tahun | 1 minggu, 1 bulan, 3 bulan, dan 1 tahun |
| Mengubah urutan dari konsol | Ya | Tidak |
| Status pesanan: menunggu peninjauan, disetujui, aktif, habis masa berlaku | Ya | Ya |
| Kelebihan penggunaan dialihkan ke bayar sesuai penggunaan secara default | Ya | Ya |
| Kontrol header API: gunakan "dedicated" untuk hanya menggunakan throughput yang disediakan atau "shared" untuk hanya menggunakan bayar sesuai penggunaan | Ya | Ya |
| Monitoring: metrik, dasbor, dan pemberitahuan | Ya | Ya |
Dukungan model endpoint global
Throughput yang Disediakan mendukung endpoint global untuk model Google dan model terbuka.
Traffic yang melebihi kuota Throughput yang Dialokasikan akan menggunakan endpoint global, secara default.
Untuk menetapkan Throughput yang Dialokasikan ke endpoint global model,
pilih global sebagai region saat Anda melakukan pemesanan Throughput yang Dialokasikan.
Model Google dengan dukungan endpoint global
Tabel berikut mencantumkan model Google yang mendukung endpoint global untuk Throughput yang Disediakan:
| Model | Versi model terbaru yang didukung |
|---|---|
| Gemini 4 Argon | gemini-4-argon |
| Gemini 4 Argon Cyber Permissive | gemini-4-argon-cyber-permissive |
| Gemini 3.8 Flash Cyber | gemini-3.8-flash-cyber |
| Gemini 3.8 Flash | gemini-3.8-flash |
| Gemini Omni 1.1 Flash pratinjau | gemini-omni-1.1-flash-preview |
| Gemini 3.7 Flash | gemini-3.7-flash |
| Gemini 3.6 Flash | gemini-3.6-flash |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | gemini-3.5-flash-lite |
| Gemini 3.1 Flash-Lite Image (Nano Banana 2 Lite) | gemini-3.1-flash-lite-image |
| Gemini 3 Pro Image | gemini-3-pro-image |
| Gemini Nano Banana 2.1 | gemini-nano-banana-2.1 |
| Gemini 3.1 Flash Image | gemini-3.1-flash-image |
| Gemini 3.5 Flash | gemini-3.5-flash |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | gemini-3.1-flash-lite |
| Gemini 3.1 Pro pratinjau | gemini-3.1-pro-preview |
| Gemini 3 Flash pratinjau | gemini-3-flash-preview |
| Gemini 2.5 Pro | gemini-2.5-pro |
| Image Gemini 2.5 Flash | gemini-2.5-flash-image |
| Gemini 2.5 Flash | gemini-2.5-flash |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | gemini-2.5-flash-lite |
Model terbuka dengan dukungan endpoint global
Tabel berikut mencantumkan model terbuka yang didukung endpoint global untuk Throughput yang Disediakan:
| Model | Versi model terbaru yang didukung |
|---|---|
| DeepSeek-OCR | deepseek-ocr-maas |
| DeepSeek-V3.2 | deepseek-v3.2-maas |
| Kimi K2 Thinking | kimi-k2-thinking-maas |
| MiniMax M2 | minimax-m2-maas |
| OpenAI gpt-oss 120B | gpt-oss-120b-maas |
| Qwen3-Next-80B Instruct | qwen3-next-80b-a3b-instruct-maas |
| Qwen3-Next-80B Thinking | qwen3-next-80b-a3b-thinking-maas |
| GLM 4.7 | glm-4.7-maas |
| GLM 5 | glm-5-maas |
Dukungan model yang di-fine-tune dengan pengawasan
Berikut ini didukung untuk model Google yang mendukung supervised fine-tuning:
Throughput yang Disediakan dapat diterapkan ke model dasar dan versi supervised fine-tuning dari model dasar tersebut.
Endpoint model supervised fine-tuning dan model dasar yang sesuai akan dihitung dalam kuota Throughput yang Disediakan yang sama.
Misalnya, Throughput yang Disediakan yang dibeli untuk
gemini-3.1-flash-liteuntuk project tertentu memprioritaskan permintaan yang dibuat dari versi supervised fine-tuned darigemini-3.1-flash-liteyang dibuat dalam project tersebut. Gunakan header yang sesuai untuk mengontrol perilaku traffic.
Mulai dari Gemini 3, tingkat burndown untuk inferensi model yang telah disesuaikan lebih tinggi dibandingkan dengan inferensi model dasar. Premi ini sebanding dengan premi inferensi yang disesuaikan untuk model. Misalnya, jika inferensi yang disesuaikan mengenakan biaya 50% lebih tinggi daripada inferensi model dasar, maka tingkat burndown untuk inferensi yang disesuaikan akan 50% lebih tinggi. Dalam hal ini, jika inferensi model dasar dari 1 token teks input adalah 1 token, inferensi model yang disesuaikan dari 1 token teks input akan menjadi 1,5 token.
Sebelum Gemini 3, endpoint model yang disesuaikan dengan supervised fine-tuning dan model dasar yang sesuai dihitung dalam kuota Throughput yang Disediakan yang sama dengan tingkat burndown yang sama.