Llama 4 Scout | Meta Multimodal MoE LLM API

Name: Llama 4 Scout API
Brand: meta-llama
Price: 0.18 USD
Availability: InStock

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

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

모델 소개

Meta-Llama llama-4-scout

meta-llama llama-4-scout

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
327680 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens

Key Features

Context Window: 327680 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	327680 tokens
Max Output	16384 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.1
Output	$0.3

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-4-scout

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-4-scout",
    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-4-scout",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: meta-llama/llama-4-scout
Provider: Meta-Llama

Llama 4 Scout에 대해 자주 묻는 질문

Llama 4 Scout API 비용은 얼마인가요?+

WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $0.18, 출력 토큰 100만 개당 $0.59. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.

Llama 4 Scout의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+

Llama 4 Scout은 요청당 최대 328K 컨텍스트 토큰과 최대 16K 출력 토큰을 지원합니다.

Llama 4 Scout은 OpenAI 호환인가요?+

네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 Llama 4 Scout을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.

Llama 4 Scout을 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 4 Scout을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.

가격

모델 사용해 보기