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meta
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

131,072 context · $0.10/M input tokens · $0.32/M output tokens

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

가격

사용량 기반 과금

선결제 없이 사용한 만큼만 지불

입력$0.10 / M Tokens
출력$0.32 / M Tokens

API 사용법

다음 코드 예시를 사용해 API와 연동하세요:

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-3.3-70b-instruct",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

모델 소개

Meta-Llama llama-3.3-70b-instruct

meta-llama llama-3.3-70b-instruct


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 131072 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 131072 tokens
  • Max Output: 16384 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderMeta-Llama
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window131072 tokens
Max Output16384 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.1
Output$0.3

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: meta-llama/llama-3.3-70b-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-3.3-70b-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-3.3-70b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
  • Provider: Meta-Llama

정보

제공자meta
유형llm

지원 기능

입력
텍스트
출력
텍스트
컨텍스트131,072
최대 출력16,384
Vision-
Function Calling✓ 지원

API 접근 가이드

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API 엔드포인트chat/completions
모델 IDmeta-llama/llama-3.3-70b-instruct

Llama 3.3 70b Instruct API

meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

입력

$0.1 /M

출력

$0.32 /M

컨텍스트

131K

최대 출력

16K

도구 사용

지원

WaveSpeedAI에서 Llama 3.3 70b Instruct 체험

통합 API를 통해 Llama 3.3 70b Instruct 액세스 — OpenAI 호환, 콜드 스타트 없음, 투명한 가격.

Playground 열기

Llama 3.3 70b Instruct에 대해 자주 묻는 질문

Llama 3.3 70b Instruct API 비용은 얼마인가요?+

WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.32. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.

Llama 3.3 70b Instruct의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+

Llama 3.3 70b Instruct은 요청당 최대 131K 컨텍스트 토큰과 최대 16K 출력 토큰을 지원합니다.

Llama 3.3 70b Instruct은 OpenAI 호환인가요?+

네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 Llama 3.3 70b Instruct을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.

Llama 3.3 70b Instruct을 어떻게 시작하나요?+

WaveSpeedAI에 로그인하고 Access Keys에서 API 키를 만든 다음, 위에 표시된 모델 ID로 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions에 요청을 보내세요. 신규 계정은 Llama 3.3 70b Instruct을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.

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