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...
ราคา
จ่ายตามการใช้งาน
ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า จ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้
การใช้งาน API
ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:
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)แนะนำโมเดล
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
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Meta-Llama |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 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-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
ข้อมูล
ฟังก์ชันที่รองรับ
คู่มือการเข้าถึง API
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...
อินพุต
$0.1 /M
เอาต์พุต
$0.32 /M
คอนเท็กซ์
131K
เอาต์พุตสูงสุด
16K
การใช้เครื่องมือ
รองรับ
ลองใช้ Llama 3.3 70b Instruct บน WaveSpeedAI
เข้าถึง Llama 3.3 70b Instruct ผ่าน API แบบรวมของเรา — เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่มี cold start ราคาโปร่งใส
เปิด Playgroundคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Llama 3.3 70b Instruct
Llama 3.3 70b Instruct API ราคาเท่าไหร่?+
ราคาบน WaveSpeedAI: $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.32 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ
Llama 3.3 70b Instruct มี context window เท่าใด?+
Llama 3.3 70b Instruct รองรับสูงสุด 131K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 16K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ
Llama 3.3 70b Instruct เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+
ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Llama 3.3 70b Instruct ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น
จะเริ่มใช้ Llama 3.3 70b Instruct ได้อย่างไร?+
ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Llama 3.3 70b Instruct