meta-llama/llama-guard-3-8b
131,072 context · $0.02/M input tokens · $0.06/M output tokens
Llama Guard 3 is a Llama-3.1-8B pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification)...
Tarification
Paiement à l'usage
Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez
Essayer le modèle
Utilisation de l'API
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-guard-3-8b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introduction au modèle
Meta-Llama llama-guard-3-8b
meta-llama llama-guard-3-8b
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 131072 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.0/$0.1 per million tokens
Key Features
- Context Window: 131072 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 | 131072 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.0 |
| Output | $0.1 |
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-3-8b
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-3-8b",
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-3-8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: meta-llama/llama-guard-3-8b
- Provider: Meta-Llama
Infos
Fonctionnalités prises en charge
Guide d'accès API
Llama Guard 3 8b API
meta-llama/llama-guard-3-8b
Llama Guard 3 is a Llama-3.1-8B pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification)...
Entrée
$0.02 /M
Sortie
$0.06 /M
Contexte
131K
Sortie max.
4K
Essayez Llama Guard 3 8b sur WaveSpeedAI
Accédez à Llama Guard 3 8b via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Questions fréquentes sur Llama Guard 3 8b
Combien coûte l'API Llama Guard 3 8b ?+
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.02 par million de tokens d'entrée et $0.06 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.
Quelle est la fenêtre de contexte de Llama Guard 3 8b ?+
Llama Guard 3 8b prend en charge jusqu'à 131K tokens de contexte et jusqu'à 4K tokens de sortie par requête.
Llama Guard 3 8b est-il compatible avec OpenAI ?+
Oui. WaveSpeedAI expose Llama Guard 3 8b 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.
Comment démarrer avec Llama Guard 3 8b ?+
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 Guard 3 8b.