Llama Guard 4 12b | Meta LLM API

Name: Llama Guard 4 12b API
Brand: meta-llama
Price: 0.18 USD
Availability: InStock

meta-llama/llama-guard-4-12b

Veröffentlichungsdatum: 2025-04-30

163,840 context · $0.18/M input tokens · $0.18/M output tokens

Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM...

Preise

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Eingabe$0.18 / M Tokens

Ausgabe$0.18 / M Tokens

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meta-llama/llama-guard-4-12b

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API-Nutzung

Verwenden Sie die folgenden Codebeispiele zur Integration mit unserer API:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["WAVESPEED_API_KEY"],
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1",
    timeout=120.0,
    max_retries=2,
)

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="meta-llama/llama-guard-4-12b",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    )
    print(response.choices[0].message.content or "")
except Exception as exc:
    raise SystemExit(f"LLM request failed: {exc}") from exc

Modelleinführung

Meta-Llama llama-guard-4-12b

meta-llama llama-guard-4-12b

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
163840 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.2/$0.2 per million tokens

Key Features

Context Window: 163840 tokens
Max Output: 4096 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Meta-Llama
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	163840 tokens
Max Output	4096 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.2
Output	$0.2

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: meta-llama/llama-guard-4-12b

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-guard-4-12b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-guard-4-12b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: meta-llama/llama-guard-4-12b
Provider: Meta-Llama

Info

Anbietermeta

Typllm

Unterstützte Funktionen

Eingabe

TextBild

Ausgabe

Text

Kontext163,840

Max. Ausgabe4,096

Vision✓ Unterstützt

Function Calling-

API-Zugriffsanleitung

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API-Endpunktchat/completions

Modell-IDmeta-llama/llama-guard-4-12b

Häufige Fragen zu Llama Guard 4 12b

Wie viel kostet die Llama Guard 4 12b-API?+

Preise auf WaveSpeedAI: $0.18 pro Million Input-Tokens und $0.18 pro Million Output-Tokens. Prompt-Caching und Batch-Verarbeitung werden separat berechnet und reduzieren die effektiven Kosten bei langen, sich wiederholenden Workloads.

Wie groß ist das Kontextfenster von Llama Guard 4 12b?+

Llama Guard 4 12b unterstützt bis zu 164K Kontext-Tokens und bis zu 4K Output-Tokens pro Anfrage.

Ist Llama Guard 4 12b OpenAI-kompatibel?+

WaveSpeedAI stellt Llama Guard 4 12b unter https://llm.wavespeed.ai/v1 über die OpenAI-kompatible Chat-Completions-Schnittstelle bereit. Bei den meisten OpenAI-SDK-Clients reichen Base-URL und API-Schlüssel; optionale Felder hängen vom Modell ab.

Wie starte ich mit Llama Guard 4 12b?+

Melden Sie sich bei WaveSpeedAI an, erstellen Sie unter Access Keys einen API-Schlüssel und senden Sie eine Anfrage mit der oben gezeigten Modell-ID an https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions. Verfügbarkeit, Fähigkeiten und Preise finden Sie im aktuellen Modellkatalog.