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meta
meta-llama/llama-guard-4-12b

meta-llama/llama-guard-4-12b

163,840 context · $0.18/M input tokens · $0.18/M output tokens

Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM...

가격

사용량 기반 과금

선결제 없이 사용한 만큼만 지불

입력$0.18 / M Tokens
출력$0.18 / M Tokens

모델 사용해 보기

meta-llama/llama-guard-4-12b
온라인
meta
안녕하세요! 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?

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-guard-4-12b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

모델 소개

Meta-Llama llama-guard-4-12b

meta-llama llama-guard-4-12b


Why It Looks Great

  • Large Language Model architecture for efficient processing
  • 163840 context window for long document handling
  • Competitive pricing at $0.2/$0.2 per million tokens

Key Features

  • Context Window: 163840 tokens
  • Max Output: 4096 tokens
  • Vision: Supported
  • Function Calling: Supported

Specifications

SpecificationValue
ProviderMeta-Llama
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window163840 tokens
Max Output4096 tokens
InputText
OutputText
VisionSupported
Function CallingSupported

Pricing

Token TypeCost per Million Tokens
Input$0.2
Output$0.2

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-guard-4-12b


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-guard-4-12b",
    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-guard-4-12b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

  • Model: meta-llama/llama-guard-4-12b
  • Provider: Meta-Llama

정보

제공자meta
유형llm

지원 기능

입력
텍스트이미지
출력
텍스트
컨텍스트163,840
최대 출력4,096
Vision✓ 지원
Function Calling-

API 접근 가이드

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API 엔드포인트chat/completions
모델 IDmeta-llama/llama-guard-4-12b

Llama Guard 4 12b API

meta-llama/llama-guard-4-12b

Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM...

입력

$0.18 /M

출력

$0.18 /M

컨텍스트

164K

최대 출력

4K

Vision

지원

WaveSpeedAI에서 Llama Guard 4 12b 체험

통합 API를 통해 Llama Guard 4 12b 액세스 — OpenAI 호환, 콜드 스타트 없음, 투명한 가격.

Llama Guard 4 12b에 대해 자주 묻는 질문

Llama Guard 4 12b API 비용은 얼마인가요?+

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

Llama Guard 4 12b의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+

Llama Guard 4 12b은 요청당 최대 164K 컨텍스트 토큰과 최대 4K 출력 토큰을 지원합니다.

Llama Guard 4 12b은 OpenAI 호환인가요?+

네. WaveSpeedAI는 OpenAI 호환 엔드포인트 https://llm.wavespeed.ai/v1을 통해 Llama Guard 4 12b을 제공합니다. 공식 OpenAI SDK의 base URL을 이 주소로 변경하고 WaveSpeedAI API 키를 사용하면 코드 변경 없이 사용할 수 있습니다.

Llama Guard 4 12b을 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 Guard 4 12b을 평가할 수 있는 무료 크레딧을 받습니다.

관련 LLM API