ローカル、オフライン、またはカスタムでの導入には「Gemma 4」をお選びください。管理型リサーチ、長文の分析、およびGoogleの画像・動画ツールへのアクセスには「Gemini」をお選びください。. 最大の違いは、システムのどの部分を自分で運用したいかという点です。.
- ジェマ 4： ダウンロード可能なウェイト；5種類のサイズ；128K～256Kのコンテキスト；テキスト出力。.
- 双子座： ホスト型モデル。ここで比較対象としたモデルでは、最大100万トークンの入力が可能です。管理型ツールおよび個別のメディアモデル。.
- 両方とも使用してください： 機密性の高いデータ抽出はローカルで行い、承認されたデータのみを研究や制作のためにクラウドに送信する。.
について ジェマ4 モデルカード ローカルモデルファミリーを定義します。管理対象の開始点については、以下を試してみてください。 Gemini 3.1 Pro を GlobalGPT に搭載.
ワークフローで選択する
まず、譲れない要件から始めましょう。モデルベンチマークでは、ファイルの保存先やシステムの保守担当者を決定することはできません。.
- オフラインでの動作が必要ですか？ Gemma 4は、ウェイトとランタイムのインストールが完了した後、実行できます。.
- 重量、ハードウェア、チューニングを自由に調整したいですか？ Gemma 4なら、その操作性を手に入れられるだけでなく、実際の作業もこなせます。.
- 準備を最小限に抑えつつ、今週中に結果を出したいですか？ Gemini を使用することで、サービングやスケーリングに関する作業の多くが不要になります。.
- 完成した画像や動画が必要ですか？ Googleがホストするスタックでは、専用の画像モデルまたはVeoを使用してください。テキストモデルだけでは、これらのアセットを生成することはできません。.
1か所でさらに多くのモデルをお選びいただけるよう、, グローバルGPT へのアクセスを提供する。 100のAIモデル, 、プランは～から 月額$10以下.
「ジェマ 4」対「Gemini」の概要
| カテゴリー | ジェマ4 | ジェミニ |
|---|---|---|
| それは何か | グーグルのオープンウエイトモデルファミリー | グーグルのマネージドクラウドモデルとサービスエコシステム |
| アクセス方法 | ウェイトをダウンロードし、サポートされているランタイムまたはパートナープラットフォームで実行する。 | Gemini API、Google AI Studio、Google AI計画、Vertex AI、Geminiアプリ |
| 配備スタイル | セルフホスト、エッジ、ローカルファースト、パートナーホスト推論 | グーグル主催 |
| オフラインでの使用 | はい。 | 同じ意味ではない |
| コンテキストウィンドウ | E2B/E4Bでは128K、12B Unified、31B、26B A4Bでは256K | 現行のGemini 3開発者モデルで最大100万トークンを獲得 |
| 入力タイプ | すべてのバリエーションにテキストと画像が含まれています。E2B、E4B、および12B Unifiedにはネイティブ音声が収録されています。 | モデルにより、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、ドキュメント、ツールを介したワークフロー |
| 出力タイプ | テキスト | Googleのホストモデルスタックによる、テキスト、画像、動画の生成 |
| 工具 | モデルレベルでの関数呼び出しとコーディングのサポート。 | 検索、URLコンテキスト、コード実行、関数呼び出し、構造化出力、メディアAPI |
| プライバシー境界 | インフラと配備の選択によって決まる | Googleのサービスレベルと規約によって決定されます。 |
| コストモデル | モデルのダウンロードとハードウェア、ストレージ、チューニング、運用コスト | トークンベースまたはメディアベースのクラウド価格、さらに無料と有料のティア |
| ベストフィット | ローカルAI、プライベートデプロイメント、カスタムワークフロー、エッジユース | マネージド・リサーチ、ロング・コンテクスト分析、マルチモーダルなクラウドワーク、画像とビデオのワークフロー |
| 不適合 | ターンキー・メディア生成またはゼロオペ・クラウドの利便性 | オフラインファーストまたはディープセルフホストコントロール |
以下に比較を示します GoogleのGemma導入に関するドキュメント およびGemini開発者向けモデルの仕様。アプリのサブスクリプションとAPIへのアクセスは、それぞれ別個の製品となります。.
Gemma 4のモデルとメモリ
「Gemma 4」は2026年3月31日に発売されました。その 現行モデルカード Apache 2.0 ライセンスの下で、E2B、E4B、12B Unified、26B A4B、および 31B を掲載しています。いずれもテキストや画像を受け入れ、テキストを返します。.
| バリアント | 文脈 | オーディオ入力 | 典型的な役割 |
|---|---|---|---|
| E2B | 128K | はい | 制約のあるデバイスのエントリポイント |
| E4B | 128K | はい | 制約の多い環境向けの、より大規模なローカルオプション |
| 12B 統合型 | 256K | はい | 統一されたマルチモーダル入力を備えた中間オプション |
| 26B A4B | 256K | いいえ | エキスパート混合モデル；アクティブパラメータは約40億個 |
| 31B | 256K | いいえ | このファミリーの中で最大の密なモデル |
- 理解： 文書の解析、OCR、手書き文字、グラフ、インターフェース、コーディング、関数呼び出し。.
- 音声・映像の境界： このモデルカードは、1秒あたり1フレームのレートで、最大30秒の音声と60秒の動画を記録します。トレーニングデータのカットオフ：2025年1月。.
- 12B 統合版： 個別のエンコーダーを使用せずに、画像パッチや音声波形を言語モデルに投影します。.
- 導入： ランタイムには、Hugging Face、Ollama、vLLM、llama.cpp、MLX、LM Studioなどがあります。選択したモデルとハードウェアに対応しているランタイムを選んでください。.
| バリアント | BF16のメモリ | SFP8メモリ | Q4_0 メモリ |
|---|---|---|---|
| E2B | 11.4 GB | 5.7 GB | 2.9 GB |
| E4B | 17.9 GB | 8.9 GB | 4.5 GB |
| 12B 統合型 | 26.7 GB | 13.4 GB | 6.7 GB |
| 26B A4B | 57.7 GB | 28.8 GB | 14.4 GB |
| 31B | 69.9 GB | 34.9 GB | 17.5 GB |
Gemma 4: モデルを読み込むためのメモリ
Q4_0（4ビット）の推定値。棒グラフが短いほど、モデルのロードによる負荷が小さいことを示す。.
E2B ・2.9 GB
E4B ・4.5 GB
12B 統合型 ・6.7 GB
26B A4B ・14.4 GB
31B ・17.5 GB
範囲：0～20 GB。出典： GoogleのGemmaメモリテーブル. これらは推定値であり、アプリケーションのメモリ要件のすべてを示すものではありません。.
Googleの表には、20%の読み込みオーバーヘッドが記載されています。コンテキストキャッシュ、ランタイム、並行処理のために余裕を持たせておく必要があります。微調整を行うには、さらに多くのメモリが必要となります。26B A4Bモデルは、トークンごとにアクティブになるのはその一部に過ぎないにもかかわらず、すべてのエキスパート重みを読み込みます。.
Gemma 4は、Gemini 3の研究成果を基に開発されており、コンシューマー向けGPU、ローカルサーバー、モバイル向けの各展開パスを備えています。GoogleのAndroid AICore開発者プレビューおよび次世代Gemini Nanoの計画については、同社の Gemma 4 の概要.
別のオープンウェイト・ファミリーについては、導入に関する見通しを当社の キミ K3 レビュー.
どのGeminiモデルが適合しますか？
用途に合ったモデルを選びましょう。Flashのバージョン番号が高いからといって、Proシリーズに取って代わるものではありません。その Gemini モデル一覧 推論モデル、画像モデル、動画モデルを区別します。.
| モデルまたは製品 | 以下の用途に使用する。 | アクセス境界 |
|---|---|---|
| ジェミニ3.1プロプレビュー | 複雑な推論、コーディング、およびマルチモーダル分析 | ホストされたテキストの出力 |
| Gemini 3.8 フラッシュ | 主体的なワークフローと一般的な制作業務 | ホストされたテキストの出力 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 大量の翻訳とシンプルな処理 | ホストされたテキストの出力 |
| Nano Banana Pro / Nano Banana 2 | 画像の生成と編集 | 専用画像モデル |
| ベオ 3.1 | 動画生成 | 動画モデルと課金を分離する |
- Geminiアプリ＋Google AIプラン： ユーザーのアクセス権とアプリの権限。.
- Google AI Studio： 開発者向けプロトタイピング。.
- Gemini API： 開発者向け課金システムとのアプリケーション連携。.
- バーテックスAI： Google Cloudの導入と企業向け管理機能。その可用性および利用規約をご確認ください。.
アプリのアクセス方法については、当社の Gemini Pro フリーアクセスガイド.
「管理」対「利便性」
| 以下の事項については、あなたが責任を負うものとします… | セルフホスト型Gemma 4 | ジェミニAPI |
|---|---|---|
| 提供と拡張 | ハードウェア、実行環境、容量、およびアップデート | Googleはモデルのサービングを運用しています |
| ツールと検索 | つながりを築き、維持する | サポートされている場合は組み込みツールを使用し、ワークフローを設定してください |
| 信頼性 | モニタリング、フォールバック、スループット、量子化 | APIのエラー、クォータ、再試行、および予算への対応 |
| データと安全性 | アクセス制御、ログ、およびローカルツールの動作 | サービス階層を選択し、安全なデータ処理を設定する |
Gemmaを使えば、よりきめ細かな制御が可能になります。Geminiはセットアップ時間を短縮します。ただし、どちらの場合も、アプリケーションの信頼性と出力品質を責任を持って管理する担当者が必要です。.
背景とメディアのサポート
| 能力 | ジェマ4 | Gemini 開発スタック |
|---|---|---|
| 入力コンテキスト | 128K：E2B/E4B；256K：12B/26B/31B | 3.1 Pro、3.8 Flash、および3.5 Flash-Liteにおける入力トークン数は1,048,576個 |
| テキスト出力 | はい。抽出、要約、コード、および構造化データです。 | はい。これら3つのモデルでは、最大65,536個の出力トークンが生成されます。 |
| 視覚的理解 | 画像、文書、図表、スクリーンショット、および動画の抜粋 | 画像、動画、PDF、および機種別ツール |
| 音声理解 | E2B、E4B、および12Bの統合 | 上記の3つのモデルに対応しています |
| 画像・動画の生成 | ネイティブ出力ではない | 専用の画像モデルおよびVeo。Pro/Flashテキストモデルの出力ではない。 |
限界は……から生じる ジェマ・モデルカード およびGeminiの各モデルの仕様。コンテキストウィンドウを大きくしたからといって、回答の精度が向上するとは限りません。.
- ジェマの成果物： JSON形式の請求書、スライドの要約、翻訳されたスピーチのテキスト、スクリーンショットに基づくアクション項目、および調査の概要。.
- Geminiの文書処理： グラフや表を含むPDFのネイティブ解析。最大50 MBまたは1,000ページまで対応可能ですが、結合された入力データは依然としてモデルのコンテキストによる制約を受けます。.
- メディア制作： ブリーフを作成した後、別の画像または動画モデルを使用してください。.
ファイルおよびページの制限については、以下で説明されています。 GoogleのPDFドキュメント.
プライバシー：サービスレベルを比較する
| セットアップ | データはどうなるのでしょうか？ | 確認すべき事項 |
|---|---|---|
| セルフホスト型Gemma 4 | 推論処理は、管理下のハードウェア上で実行し続けることができます | リモートツール、テレメトリ、ログ、権限、およびバックアップ |
| Gemini API の未払いサービス | 入力データや出力データは、Googleの製品の改善に役立つ可能性があります。また、人間による審査が行われる場合があります。 | 本規約に基づき、機密データを提出しないでください。地域による例外があります。 |
| Gemini API 有料サービス | プロンプトや応答は、Google製品の改善には使用されません | 安全・セキュリティに関するログの記録は限定的ですが、法的開示義務は引き続き適用されます |
| EEA、スイス、および英国 | これらの地域では、有料サービスのデータ利用規約が無料サービスにも適用されます | ここでユーザーに提供されるAPIクライアントは、有料サービスを利用する必要があります |
この区別は、以下の Gemini APIの条件. AI Studioは、Studioへのアクセス自体が無料であっても、有効な課金連携済みのCloudプロジェクトまたはWorkspaceエンタープライズアカウントを通じて、有料サービスとして利用可能です。.
- 「ローカル」だからといって、必ずしも準拠しているとは限らない： 導入環境とアクセス制御によって、プライバシーの境界が定義されます。.
- 有料だからといって、顧客維持率がゼロになるわけではない： ログ記録、処理場所、および組織の要件を確認してください。.
- 地域ごとの対応は別途行われます： 以下を確認してください Gemini APIがサポートする地域 また、必要に応じて、関連するVertex AIのパスも指定します。.
出版権については別の問題です。詳しくは Gemini 画像の商用利用ガイド.
コスト：ローカルハードウェア対API
| 原価項目 | Gemma 4のセルフホスティング | ジェミニAPI |
|---|---|---|
| モデルの使用 | ウェイトのダウンロードが可能；ローカル推論ではGoogleトークンの請求が発生しない | 選択したプランの料金に基づき、利用分が請求されます |
| インフラ | ハードウェア、メモリ、ストレージ、電源、およびサーバー運用 | Googleが配信を管理しています |
| 業務 | セットアップ、調整、監視、および保守 | 統合、再試行、予算管理、および出力の確認 |
| 追加機能 | 独自のサービスを構築または連携する | ツール、キャッシュ／ストレージ、画像および動画の利用料は別途かかる場合があります |
小規模なワークロードや不定期なワークロードの場合、APIを利用するためのコストは、ローカルスタックを構築するのにかかる時間よりも安くなる可能性があります。安定したワークロードの場合は、自社でのホスティングが適している場合もありますが、それは利用率や運用コスト次第です。.
| 標準APIモデル | 入力 / 100万トークン | 出力 / 100万トークン |
|---|---|---|
| ジェミニ3.1プロプレビュー | 20万以下：$2；20万超：$4 | 20万以下：$12；20万超：$18 |
| Gemini 3.8 フラッシュ | 2026年12月31日まで：$0.75、その後は$1.50 | 2026年12月31日まで：$3.75、その後は$7.50 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 |
テキスト処理タスク100件の費用はいくらになりますか？
1回の呼び出しにつき：入力トークン10,000個 + 課金対象の出力トークン1,000個。合計：入力100万個 + 出力10万個。.
ジェミニ3.1プロプレビュー ・$3.20
Gemini 3.8 フラッシュ ・$1.125（約$1.13）
Gemini 3.5 Flash-Lite ・$0.55
尺度：0～4米ドル。以下の値から算出される Googleの標準API料金; これはコストの例であり、テスト結果ではありません。.
- 計算： 入力レート × 1 + 出力レート × 0.1。各リクエストは、Proの20万という閾値を下回っています。.
- 出力には思考トークンが含まれます。. 1,000トークンの割り当ては、目に見える回答だけでなく、請求対象となる出力全体を指します。.
- 除外対象： ツール、キャッシュ／ストレージ、再試行、税金、画像・動画の生成。一括割引は適用されません。.
- 期間限定キャンペーン： $1.125は2026年12月31日まで適用されます。2027年1月1日以降の料金体系では、同じ作業量の場合、$2.25となります。.
- 個別の購入： Google AI アプリのプラン、Gemini API の利用、および GlobalGPT サブスクリプションでは、課金方法と利用権限が異なります。.
Veoの料金は、生成された動画の再生時間および選択したプラン／解像度に基づいて計算されます。画像生成についても異なる料金体系が適用されます。比較してください。 Nano Banana 2 割当枠とAPI利用料.
ベンチマークの見方
ベンチマークを用いて候補となるモデルを絞り込んだ後、実際に必要なタスクでテストを行ってください。ツール対応のホスト型システムと、ローカルで量子化されたモデルでは、評価環境が異なります。.
- ジェマ 4： the 公式モデルカード MMLU-Pro、AIME 2026、LiveCodeBench、GPQA Diamond、MMMU-Pro、MATH-Vision を含む、推論、コーディング、およびマルチモーダルな結果について報告している。.
- ジェミニ3.1プロ Googleの Proのベンチマークページ 難しい科学やコーディング、エージェントのタスクを扱っています。検索ツールやコーディングツールを使用した結果も、ツール支援型システムの評価指標となります。.
- 公平に比較しましょう： 1つのモデルを呼び出す前に、モデルのバージョン、プロンプト、ツール、推論の予算、および推論設定を照合しておく方がよいでしょう。.
| ベンチマーク表からわかること | 彼らが教えてくれないこと |
|---|---|
| オープンウエイトモデルファミリーは、難しい推論とマルチモーダルタスクのギャップを縮めているかどうか | チームにとって、より安く、より簡単に配備できるかどうか。 |
| ホストされたフロンティアモデルが、難しいコーディング、サイエンス、エージェントのタスクでより高いパフォーマンスを示すかどうか | その利点が、特定のレイテンシー、プライバシー、予算の制約に耐えられるかどうか。 |
| モデルファミリーが地元での使用を検討するのに十分な強度を持つかどうか | あなたの正確なプロンプトとツールワークフローにおいて、他のモデルを凌駕するかどうか |
| ロングコンテクストとマルチモーダルサポートはマーケティング上の謳い文句以上のものかどうか | 出力品質が授業、研究、創作の基準に合っているかどうか |
ご自身で試す際は、回答の質、応答遅延、および総運用コストを記録してください。公開されているスコアだけでは、どの導入方法が御チームにとってより安価か、あるいはより信頼性が高いかを判断することはできません。.
文書、コーディング、およびメディア
| 求人 | ジェマ4のアプローチ | Geminiアプローチ |
|---|---|---|
| 文書 | ページのレンダリングや画像の取り込み、ローカルでの抽出・OCR処理、および構造化出力の生成 | 混合レイアウト、グラフ、表については、ネイティブなPDF解析機能を活用する |
| リサーチ | 独自の検索、閲覧、検証ツールを連携させる | サポートされている「検索の基盤」、「URLコンテキスト」、および「コード実行」を利用する |
| コーディング | モデルを社内ツールおよび管理されたサンドボックスに統合する | 多段階コーディングには、ホスト型推論と対応ツールを活用する |
| 画像 | 要件を抽出する、資産を分類する、そして概要書を作成する | Nano Banana画像モデルを使用して生成または編集する |
| 動画 | サンプリングしたフレームを分析し、ストーリーボードとショットリストを作成する | Veo を使用して実際の動画を生成する |
別のドキュメントワークフローについては、当社の ChatGPT PDFワークフロー.
10の実用的な活用事例
| 実際のワークフロー | より良いフィット感 | なぜ |
|---|---|---|
| 学校のノートパソコンでオフライン授業アシスタント | ジェマ4 | ローカル展開とオフライン実行は、ホストされたメディアツールよりも重要である。 |
| 管理された環境下での個人契約抽出 | ジェマ4 | データバウンダリはインフラ内に留まることができる |
| 500ページのリサーチパックの分析 | ジェミニ | 1M コンテキストとネイティブ PDF 理解がパイプラインの摩擦を軽減 |
| 検索に基づく競合調査 | ジェミニ | 検索、URLのコンテキスト、ツールの使用は、ホストされたスタックに組み込まれている |
| ローカル・スクリーンショットの理解とUIトリアージ | ジェマ4 | 視覚＋テキスト出力で十分で、ローカルでの使用はよりシンプルにできる |
| マーケティング・イメージの作成と編集 | Geminiの画像モデル | ホストされた画像の生成と編集が正式にサポートされる |
| スクリプトから完成ビデオまでのワークフロー | ジェミニ | Gemini APIスタックのVeoは、直接ビデオ出力をカバーする |
| カスタム内部コーディングアシスタント | ジェマ4 | モデル制御と自己ホスティングが重要な場合、よりフィットする |
| 大規模で大容量の低コストの要約処理 | ジェミニ・フラッシュ、フラッシュライト、ジェンマ4（作戦の成熟度による | 小規模チームにはホスティングの方が安いかもしれないが、規模が大きくなればセルフホスティングの方が有利になるかもしれない。 |
| モバイルとエッジの推論実験 | ジェマ4 | グーグルは、Gemma 4をコンシューマー向けGPU、ローカルファースト・サーバー、Androidパスウェイ向けに明確に位置づけている。 |
- 生徒および教員の皆様： 学習ガイド、講義スライドの要約、オフラインの授業支援ツールについてはGemmaが優れており、長文のレポートやプレゼンテーション資料については、Geminiが提供するツールが優れています。.
- 研究者たち 必要に応じて、非公開コーパスをローカルに保管する。データポリシーが許す場合は、長文の合成やウェブに基づく作業にGeminiを使用する。.
- マーケターおよびクリエイターの皆様： ジェマは企画書や参考資料の整理を担当し、専属のメディアモデルが、その作業を完成した画像や動画まで仕上げます。.
ビデオステージでは、以下のものを使用してください。 Veo 3.1 アクセスガイド.
試してみるべき2つのプロンプト
Gemma 4：非公開請求書の抽出。. このワークフローでは、ソースファイルをローカルに保存したまま、構造化されたテキストを生成します。.
同じベンダーのフォルダにある請求書ページとスクリーンショットを一括して読んでいます。
各ページについて
1.請求書番号、発行日、支払期日、行項目、小計、税金、合計を抽出します。
2.信頼性の低いフィールドにフラグを付ける。
3.値が画像領域にしか表示されない場合は、その旨を記述する。
4.有効なJSONのみを返す。.
- インプット： 請求書のページとスクリーンショット。.
- 出力： JSON（信頼度が低いことを示すフラグを含む）。.
- あなたの仕事： 別のシステムに送信する前に、各フィールドと合計値を検証する。.
Gemini：レポートからキャンペーンへのワークフロー。. 文書解析ツールやURL解析ツールを使用し、その結果として得られた概要を適切なメディアモデルに渡す。.
300ページに及ぶ市場レポートとリンク先の企業ページを読む。
米国のSaaSチームにとって重要な上位5つのシフトをまとめる。
各シフトについて
- わかりやすい説明
- 根拠となる引用またはデータ
- 製品への影響
- マーケティングの意味合いを1つ
次に、要約を
- スライド6枚のプレゼンテーション概要
- ソーシャルグラフィックの概要
- 45秒のビデオスクリプト
- インプット： 300ページにわたる報告書と企業紹介ページ。.
- 出力： 証拠に基づいた分析、スライドのアウトライン、画像の説明文、および動画の台本。.
- 次のステップ： 画像や動画を生成するには、別途モデルを呼び出す必要があります。このプロンプトは計画を生成します。.
画像処理のステップについては、引き続き Nano Banana Pro プロンプトガイド.
両方を併用すべき場合
- 地元にこだわる： 機密情報の抽出、スクリーンショットの選別、機密文書の分類、およびエッジ推論。.
- 引き継ぎ内容を確認してください： その資料がローカル環境から外部へ送信される前に、承認または編集を行う。.
- クラウドに送信： 長文の要約、最新のウェブ調査、およびメディア制作。.
- 成果物別に選択： 創業者は、内部分析にはローカルのGemmaを、合成にはGeminiを、そしてブランドボイスの編集には別のモデルを使用する場合がある。.
GlobalGPTの製品ラインナップには、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.8 Flash、Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Veo 3.1に加え、Google製以外のモデルも含まれています。 統合されたワークスペースにより、調査、執筆、画像、動画の切り替えに伴うタブの切り替え回数を減らすことができます。.
避けるべき5つの間違い
- “「ウェイトをダウンロードすれば、自由に制作できる。」” ハードウェア、メモリ、電力、エンジニアリング、および保守を計上する。.
- “「Geminiのすべてのティアで、データの処理方法は同じです。」” 実際のサービス規約や地域ごとの条件を比較してください。.
- “「マルチモーダルとは、画像や動画の生成を指します。」” ジェマは視覚的な入力を理解しますが、テキストを出力します。.
- “「クラウドは、あらゆるオンプレミスのユースケースに取って代わる。」” オフラインでの実行やセルフホスティングを行う場合でも、ローカルでのデプロイパスが必要です。.
- “「最も高い基準が勝つ。」” プロンプト、ツール、レイテンシの目標値、およびデータの境界によって、実際の結果が変わる可能性があります。.
どちらを選ぶべきでしょうか？
| 選んでください… | こうしたことが優先事項である場合 |
|---|---|
| ジェマ4 | オフラインアクセス、重みと実行時間の制御、機密性の高いローカル抽出、エッジ展開 |
| ジェミニ | サーバー作業の軽減、長文ドキュメント、管理されたツール、個別の画像および動画モデルへのアクセス |
| 両方 | ローカルでプライベートな前処理を行った後、承認済みのクラウド環境での研究または本番運用を行う |
Gemma 4 なら、ユーザーが自由に制御できます。Gemini なら、管理されたプラットフォームが利用できます。. 自社のワークロードや、チームが維持できる運用負荷に見合った構成を購入してください。.
コミットする前に
- 出力を定義してください： text/JSON、画像、動画、または別のツールでの操作。.
- データの境界を設定します： どの入力が環境外へ流出する可能性がありますか？
- 作業量の見積もり： リクエスト、トークン、並行処理、および必要な稼働時間。.
- 演算子の名前を答えなさい： ローカル環境やクラウドの予算やトラブルの責任は誰が負うのか？
- 代表的なタスクを1つ試してみてください： スケールアップを行う前に、品質、遅延、および総コストを確認してください。.
よくある質問
Gemma 4はオフラインで動作しますか？
はい、ダウンロード済みの重みデータと適切なローカル実行環境があれば可能です。ただし、外部検索、リモートツール、モデルのダウンロードには、それぞれ個別の接続環境が必要です。.
Gemma 4のどのモデルがオーディオに対応していますか？
E2B、E4B、および12B Unifiedは音声に対応しています。5つのサイズすべてがテキストや画像を受け入れ、テキストを生成しますが、これらは画像や動画をネイティブに生成する機能はありません。.
Gemma 4はGeminiよりも安いですか？
使用状況やインフラによって異なります。ローカルウェイトでは、コストはハードウェアと運用に割り当てられます。Geminiでは、APIの使用料と追加ツールの利用料が請求されます。.
GeminiのサブスクリプションにはAPIクレジットが含まれていますか？
Google AIのコンシューマー向けプランとGemini APIの課金体系は、それぞれ別個の購入となります。ご自身のワークフローに合わせて、対象となるアプリのライセンス条件または開発者向け料金表をご確認ください。.
GeminiからGlobalGPTまで使用できますか？
GlobalGPTでは、他のモデルファミリーやメディアツールに加え、Geminiモデルのルートも提供しています。その課金および管理機能は、GoogleのネイティブアプリやAPIアカウントとは別個に運用されています。.
