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...
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-4-12b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Introduction au modèle
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
Infos
Fonctionnalités prises en charge
Guide d'accès 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...
Entrée
$0.18 /M
Sortie
$0.18 /M
Contexte
164K
Sortie max.
4K
Vision
Pris en charge
Essayez Llama Guard 4 12b sur WaveSpeedAI
Accédez à Llama Guard 4 12b via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Questions fréquentes sur Llama Guard 4 12b
Combien coûte l'API Llama Guard 4 12b ?+
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.18 par million de tokens d'entrée et $0.18 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 4 12b ?+
Llama Guard 4 12b prend en charge jusqu'à 164K tokens de contexte et jusqu'à 4K tokens de sortie par requête.
Llama Guard 4 12b est-il compatible avec OpenAI ?+
Oui. WaveSpeedAI expose Llama Guard 4 12b 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 4 12b ?+
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 4 12b.