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microsoft
microsoft/phi-4

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...

Tarification

Paiement à l'usage

Aucun coût initial, payez uniquement ce que vous utilisez

Entrée$0.07 / M Tokens
Sortie$0.14 / M Tokens

Essayer le modèle

microsoft/phi-4
En ligne
microsoft
Bonjour ! Je suis un assistant IA utile. Que puis-je faire pour vous ?

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="microsoft/phi-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Microsoft phi-4

microsoft phi-4


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 16384 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.1/$0.1 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 16384 tokens
  • Max Output: 4096 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderMicrosoft
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window16384 tokens
Max Output4096 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.1
Output$0.1

How to Use

  1. Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
  2. 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: microsoft/phi-4


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="microsoft/phi-4",
    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": "microsoft/phi-4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: microsoft/phi-4
  • Provider: Microsoft

Infos

Fournisseurmicrosoft
Typellm

Fonctionnalités prises en charge

Entrée
Texte
Sortie
Texte
Contexte16,384
Sortie max16,384
Vision-
Function Calling-

Guide d'accès API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
ID du modèlemicrosoft/phi-4

Phi 4 API

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

Essayez Phi 4 sur WaveSpeedAI

Accédez à Phi 4 via notre API unifiée — compatible OpenAI, sans démarrages à froid, prix transparents.

Questions fréquentes sur Phi 4

Combien coûte l'API Phi 4 ?+

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.

Quelle est la fenêtre de contexte de Phi 4 ?+

Phi 4 prend en charge jusqu'à 16K tokens de contexte et jusqu'à 16K tokens de sortie par requête.

Phi 4 est-il compatible avec OpenAI ?+

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.

Comment démarrer avec Phi 4 ?+

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.

APIs LLM associées