meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
16,384 context · $0.02/M input tokens · $0.05/M output tokens
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient. It has demonstrated strong performance compared to...
Paiement à l'usage
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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-3.1-8b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Meta's latest class of model (Llama 3
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient.
It has demonstrated strong performance compared to leading closed-source models in human evaluations.
To read more about the model release, click here. Usage of this model is subject to Meta's Acceptable Use Policy.
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Meta-Llama |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 16384 tokens |
| Max Output | 16384 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.0 |
| Output | $0.0 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: meta-llama/llama-3.1-8b-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-3.1-8b-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-3.1-8b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient. It has demonstrated strong performance compared to...
Entrée
$0.02 /M
Sortie
$0.05 /M
Contexte
16K
Sortie max.
16K
Utilisation d'outils
Pris en charge
Accédez à Llama 3.1 8b Instruct via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Ouvrir le PlaygroundTarification sur WaveSpeedAI : $0.02 par million de tokens d'entrée et $0.05 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 8b Instruct prend en charge jusqu'à 16K tokens de contexte et jusqu'à 16K tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose Llama 3.1 8b 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 8b Instruct.