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...
Pay-per-use
Nessun costo iniziale, paga solo per ciò che usi
Usa i seguenti esempi di codice per integrare la nostra 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...
Input
$0.065 /M
Output
$0.14 /M
Contesto
16K
Output max
16K
Accedi a Phi 4 tramite la nostra API unificata — compatibile con OpenAI, senza cold start, prezzi trasparenti.
Prezzi su WaveSpeedAI: $0.07 per milione di token in input e $0.14 per milione di token in output. Prompt caching e batch processing sono fatturati separatamente e riducono il costo effettivo su carichi lunghi e ripetitivi.
Phi 4 supporta fino a 16K token di contesto e fino a 16K token di output per richiesta.
Sì. WaveSpeedAI espone Phi 4 tramite un endpoint compatibile con OpenAI all'indirizzo https://llm.wavespeed.ai/v1. Punta l'SDK ufficiale di OpenAI a questa base URL con la tua API key WaveSpeedAI — senza altre modifiche al codice.
Accedi a WaveSpeedAI, crea una API key in Access Keys, poi invia una richiesta a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con il model id mostrato sopra. I nuovi account ricevono crediti gratuiti per testare Phi 4.