meta-llama/llama-guard-4-12b
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...
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-guard-4-12b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introducción del modelo
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
Información
Funcionalidades compatibles
Guía de acceso a la API
Llama Guard 4 12b API
meta-llama/llama-guard-4-12b
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...
Entrada
$0.18 /M
Salida
$0.18 /M
Contexto
164K
Salida máx.
4K
Visión
Compatible
Prueba Llama Guard 4 12b en WaveSpeedAI
Accede a Llama Guard 4 12b mediante nuestra API unificada — compatible con OpenAI, sin arranques en frío, precios transparentes.
Preguntas frecuentes sobre Llama Guard 4 12b
¿Cuánto cuesta Llama Guard 4 12b a través de la API?+
Precios en WaveSpeedAI: $0.18 por millón de tokens de entrada y $0.18 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 Guard 4 12b?+
Llama Guard 4 12b admite hasta 164K tokens de contexto y hasta 4K tokens de salida por solicitud.
¿Es Llama Guard 4 12b compatible con OpenAI?+
Sí. WaveSpeedAI expone Llama Guard 4 12b 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 Guard 4 12b?+
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 Guard 4 12b antes de pagar por token.