Gemma 3 27B — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | |
|---|---|
| Type | LLM (multimodale) |
| Modalité | Texte, image → texte |
| Paramètres | 27 milliards |
| Fenêtre de contexte | 128 K |
| Licence | Gemma (ouverte) |
| Poids ouverts | Oui |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $0.08 /1M |
| Prix de la sortie | $0.16 /1M |
| Fournisseurs d'API | Google AI Studio, OpenRouter, Ollama |
Exécutez-le localement
| VRAM (4 bits) | ~16 Go |
|---|---|
| GPU minimal | RTX 4080 16 Go / RTX 4090 |
What is Gemma 3 27B?
Gemma 3 27B is the largest open model in Google’s Gemma 3 line — multimodal across text
and images, 128K context, 140+ languages — and the strongest single-GPU local model in its
class. It needs roughly 16 GB of VRAM at 4-bit, so an RTX 4080 16GB or an RTX 4090.
The phrase “single-GPU” is what makes it interesting. Above this size, open models tend to
jump straight to multi-GPU servers: 70B-class models want 40 GB, and the large
mixture-of-experts flagships want hundreds. Gemma 3 27B is close to the ceiling of what one
consumer card can hold while remaining genuinely capable, which makes it the practical
maximum for a workstation deployment. Teams that need on-premises inference for compliance
reasons, and can live with 27B-class quality rather than frontier quality, can serve it from
a single machine instead of a rack. The API price of $0.08 in / $0.16 out per million tokens
is low enough that self-hosting only pays at sustained volume — worth checking against the
Hébergement local vs API
calculateur avant d'acheter du matériel.
Gemma 3 27B pricing: API cost per 1M tokens
| Entrée (par million de jetons) | $0.0800 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $0.160 |
| Ratio sortie/entrée | 2× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $0.0960 par 1 million de jetons |
What Gemma 3 27B costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $0.12 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $2.40 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $24 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Gemma 3 27B
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| Phi-4 ouverte | $0.0840 | 13% cheaper |
Hébergement local ou paiement via API ?
Gemma 3 27B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~16 Go of VRAM at 4-bit (RTX 4080 16GB / RTX 4090). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the calculateur auto-hébergement vs API calcule le seuil de rentabilité pour votre volume de jetons.
Questions fréquemment posées
How much does Gemma 3 27B cost per 1M tokens?
Gemma 3 27B costs $0.0800 per 1M input tokens and $0.160 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.0960 per 1M tokens.
How much does Gemma 3 27B cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $2.40 on Gemma 3 27B. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $0.12.
What is a cheaper alternative to Gemma 3 27B?
Phi-4 is the strongest cheaper option in our database at $0.0840 per 1M blended — about 13% less than Gemma 3 27B. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Gemma 3 27B locally?
Yes. Gemma 3 27B is open-weight and needs about ~16 GB of VRAM at 4-bit quantisation (RTX 4080 16GB / RTX 4090).
Why does Gemma 3 27B charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Gemma 3 27B charges 2× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).