Gemma 4 31B vs Relace Search comparé — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Relace Search — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Gemma 4 31B | Relace Search | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Relace | – | |
| Type | Open-weight | Propriétaire | |
| Fenêtre de contexte | 262K tokens | 256K tokens | |
| Prix d'entrée | $0.1/M · auto-hébergement gratuit | $1/M | |
| Prix de sortie | $0.34/M · auto-hébergement gratuit | $3/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | |
| Licence | Licence Gemma | Propriétaire |
Gemma 4 31B est ~8.8× moins cher que Relace Search sur les tokens de sortie ($0.34 contre $3 par M tokens).
| Capacité | Gemma 4 31B | Relace Search |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✗ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Gemma 4 31B | Relace Search |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 5.0 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 4.0 | 4.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Gemma 4 31B Instruct est le modèle multimodal dense de 30,7 milliards de Google DeepMind, prenant en charge l'entrée de texte et d'image avec une sortie textuelle. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 256K tokens, d'un mode de réflexion/raisonnement configurable, d'une fonction native...
Le modèle relace-search utilise 4-12 outils `view_file` et `grep` en parallèle pour explorer une base de code et retourner des fichiers pertinents à la demande de l'utilisateur. Contrairement à RAG, relace-search effectue un travail agentique...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Gemma 4 31B est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Relace Search peut encore exceller sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et agentiques. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Gemma 4 31B a des open weights, donc vous pouvez le self-host sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Relace Search est uniquement API et ne peut pas être self-host.
Gemma 4 31B coûte $0.34/M en sortie contre $3/M pour Relace Search — environ 9x moins cher via API, et gratuit si vous le self-host.
Choisissez Gemma 4 31B si vous souhaitez self-host, garder vos données privées et éviter les frais par token — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Relace Search si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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