microsoft/phi-4
16,384 context · $0.07/M input tokens · $0.14/M output tokens
Microsoft Research Phi-4 is designed to perform well in complex reasoning tasks and can operate efficiently in situations with limited memory or where quick responses are needed. At 14 billion...
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="microsoft/phi-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)microsoft phi-4
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Microsoft |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 16384 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.1 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: microsoft/phi-4
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="microsoft/phi-4",
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": "microsoft/phi-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
microsoft/phi-4
Microsoft Research Phi-4 is designed to perform well in complex reasoning tasks and can operate efficiently in situations with limited memory or where quick responses are needed. At 14 billion...
Entrée
$0.065 /M
Sortie
$0.14 /M
Contexte
16K
Sortie max.
16K
Accédez à Phi 4 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.
Tarification sur WaveSpeedAI : $0.07 par million de tokens d'entrée et $0.14 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.
Phi 4 prend en charge jusqu'à 16K tokens de contexte et jusqu'à 16K tokens de sortie par requête.
Oui. WaveSpeedAI expose Phi 4 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 Phi 4.