meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
प्रकाशन तिथि: 2024-09-25
80,000 context · $0.05/M input tokens · $0.34/M output tokens
Llama 3.2 3B is a 3-billion-parameter multilingual large language model, optimized for advanced natural language processing tasks like dialogue generation, reasoning, and summarization. Designed with the latest transformer architecture, it...
मूल्य निर्धारण
उपयोग के अनुसार भुगतान
कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतना ही भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं
मॉडल आज़माएं
API उपयोग
हमारे API के साथ एकीकृत करने के लिए निम्नलिखित कोड उदाहरणों का उपयोग करें:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/llama-3.2-3b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/llama-3.2-3b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}मॉडल परिचय
Meta-Llama llama-3.2-3b-instruct
meta-llama llama-3.2-3b-instruct
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 131072 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.0/$0.0 per million tokens
Key Features
- Context Window: 131072 tokens
- Max Output: 16384 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 | 16384 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.0 |
| Output | $0.0 |
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-3.2-3b-instruct
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-3.2-3b-instruct",
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-3.2-3b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
- Provider: Meta-Llama
जानकारी
समर्थित कार्यक्षमता
API एक्सेस गाइड
Llama 3.2 3b Instruct API
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct
Llama 3.2 3B is a 3-billion-parameter multilingual large language model, optimized for advanced natural language processing tasks like dialogue generation, reasoning, and summarization. Designed with the latest transformer architecture, it...
इनपुट
$0.051 /M
आउटपुट
$0.34 /M
कॉन्टेक्स्ट
80K
अधिकतम आउटपुट
16K
WaveSpeedAI पर Llama 3.2 3b Instruct आज़माएं
हमारे एकीकृत API के ज़रिए Llama 3.2 3b Instruct तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
Llama 3.2 3b Instruct के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
API के ज़रिए Llama 3.2 3b Instruct की लागत कितनी है?+
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.05 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.34। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
Llama 3.2 3b Instruct की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?+
Llama 3.2 3b Instruct प्रति अनुरोध 16K टोकन तक के आउटपुट के साथ 80K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
क्या Llama 3.2 3b Instruct OpenAI-कम्पैटिबल है?+
WaveSpeedAI Llama 3.2 3b Instruct को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
मैं Llama 3.2 3b Instruct के साथ कैसे शुरू करूं?+
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।