anthracite-org/magnum-v4-72b
Veröffentlichungsdatum: 2024-10-22
16,384 context · $3.00/M input tokens · $5.00/M output tokens
This is a series of models designed to replicate the prose quality of the Claude 3 models, specifically Sonnet( and Opus( The model is fine-tuned on top of Qwen2.5 72B.
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Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthracite-org/magnum-v4-72b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)anthracite-org magnum-v4-72b
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Anthracite-Org |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 16384 tokens |
| Max Output | 2048 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $3.3 |
| Output | $5.5 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: anthracite-org/magnum-v4-72b
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="anthracite-org/magnum-v4-72b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "anthracite-org/magnum-v4-72b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'anthracite-org/magnum-v4-72b
This is a series of models designed to replicate the prose quality of the Claude 3 models, specifically Sonnet( and Opus( The model is fine-tuned on top of Qwen2.5 72B.
Eingabe
$3 /M
Ausgabe
$5 /M
Kontext
16K
Max. Ausgabe
2K
Zugriff auf Magnum V4 72b über unsere einheitliche API — OpenAI-kompatibel, keine Kaltstarts, transparente Preise.
Preise auf WaveSpeedAI: $3.00 pro Million Input-Tokens und $5.00 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.
Magnum V4 72b unterstützt bis zu 16K Kontext-Tokens und bis zu 2K Output-Tokens pro Anfrage.
Ja. WaveSpeedAI stellt Magnum V4 72b über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://llm.wavespeed.ai/v1 bereit. Richten Sie das offizielle OpenAI SDK mit Ihrem WaveSpeedAI-API-Schlüssel auf diese Base-URL — keine weiteren Codeänderungen erforderlich.
Bei WaveSpeedAI anmelden, in Access Keys einen API-Schlüssel erstellen und eine Anfrage an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions mit der oben angezeigten Model-ID senden. Neue Konten erhalten kostenlose Credits, um Magnum V4 72b zu testen.