meta-llama/llama-4-scout
327,680 context · $0.18/M input tokens · $0.59/M output tokens
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...
Цены
Оплата по факту использования
Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь
Попробовать модель
Использование API
Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим 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="meta-llama/llama-4-scout",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Описание модели
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
Информация
Поддерживаемые возможности
Руководство по доступу к API
Llama 4 Scout API
meta-llama/llama-4-scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...
Ввод
$0.18 /M
Вывод
$0.59 /M
Контекст
328K
Макс. вывод
16K
Vision
Поддерживается
Использование инструментов
Поддерживается
Попробуйте Llama 4 Scout на WaveSpeedAI
Доступ к Llama 4 Scout через наш единый API — совместимость с OpenAI, без холодных стартов, прозрачные цены.
Часто задаваемые вопросы о Llama 4 Scout
Сколько стоит Llama 4 Scout через API?+
Цены на WaveSpeedAI: $0.18 за миллион входных токенов и $0.59 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.
Каково контекстное окно Llama 4 Scout?+
Llama 4 Scout поддерживает до 328K токенов контекста и до 16K токенов вывода на запрос.
Совместим ли Llama 4 Scout с OpenAI?+
Да. WaveSpeedAI предоставляет Llama 4 Scout через OpenAI-совместимый endpoint по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1. Направьте официальный OpenAI SDK на этот base URL с ключом API WaveSpeedAI — других изменений в коде не требуется.
Как начать работу с Llama 4 Scout?+
Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Новые аккаунты получают бесплатные кредиты для оценки Llama 4 Scout.