meta-llama/llama-4-scout
Fecha de lanzamiento: 2025-04-06
327,680 context · $0.18/M input tokens · $0.59/M output tokens
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...
Precios
Pago por uso
Sin costos iniciales, paga solo por lo que uses
Probar el modelo
Uso de API
Usa los siguientes ejemplos de código para integrar con nuestra 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="meta-llama/llama-4-scout",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introducción del modelo
Meta-Llama llama-4-scout
meta-llama llama-4-scout
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 327680 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens
Key Features
- Context Window: 327680 tokens
- Max Output: 16384 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Meta-Llama |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 327680 tokens |
| Max Output | 16384 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.3 |
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-4-scout
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-4-scout",
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-4-scout",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: meta-llama/llama-4-scout
- Provider: Meta-Llama
Información
Funcionalidades compatibles
Guía de acceso a la API
Llama 4 Scout API
meta-llama/llama-4-scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...
Entrada
$0.18 /M
Salida
$0.59 /M
Contexto
328K
Salida máx.
16K
Visión
Compatible
Uso de herramientas
Compatible
Prueba Llama 4 Scout en WaveSpeedAI
Accede a Llama 4 Scout mediante nuestra API unificada — compatible con OpenAI, sin arranques en frío, precios transparentes.
Preguntas frecuentes sobre Llama 4 Scout
¿Cuánto cuesta Llama 4 Scout a través de la API?+
Precios en WaveSpeedAI: $0.18 por millón de tokens de entrada y $0.59 por millón de tokens de salida. El prompt caching y el procesamiento por lotes se facturan por separado y reducen el coste efectivo en cargas largas y repetitivas.
¿Cuál es la ventana de contexto de Llama 4 Scout?+
Llama 4 Scout admite hasta 328K tokens de contexto y hasta 16K tokens de salida por solicitud.
¿Es Llama 4 Scout compatible con OpenAI?+
Sí. WaveSpeedAI expone Llama 4 Scout a través de un endpoint compatible con OpenAI en https://llm.wavespeed.ai/v1. Apunta el SDK oficial de OpenAI a esta base URL con tu clave API de WaveSpeedAI — sin más cambios de código.
¿Cómo empiezo con Llama 4 Scout?+
Inicia sesión en WaveSpeedAI, crea una clave API en Access Keys y envía una solicitud a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con el id de modelo mostrado arriba. Las cuentas nuevas reciben créditos gratuitos para evaluar Llama 4 Scout antes de pagar por token.