meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
131,072 context · $0.40/M input tokens · $0.40/M output tokens
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre 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-3.1-70b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)meta-llama llama-3.1-70b-instruct
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Meta-Llama |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.4 |
| Output | $0.4 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
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-3.1-70b-instruct",
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": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
meta-llama/llama-3.1-70b-instruct
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...
Entrée
$0.4 /M
Sortie
$0.4 /M
Contexte
131K
Sortie max.
4K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Accédez à Llama 3.1 70b Instruct via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Ouvrir le PlaygroundTarification sur WaveSpeedAI : $0.40 par million de tokens d'entrée et $0.40 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.
Llama 3.1 70b Instruct prend en charge jusqu'à 131K tokens de contexte et jusqu'à 4K tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose Llama 3.1 70b Instruct via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.
Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer Llama 3.1 70b Instruct.