Vidu Q3 Pro yayında — şimdi deneyin
meta
meta-llama/llama-4-scout

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...

Fiyatlandırma

Kullandıkça öde

Ön ödeme yok, yalnızca kullandığınız kadar ödeyin

Giriş$0.18 / M Tokens
Çıkış$0.59 / M Tokens

Modeli dene

meta-llama/llama-4-scout
Çevrimiçi
meta
Merhaba! Yardımcı bir yapay zeka asistanıyım. Size nasıl yardımcı olabilirim?

API Kullanımı

API'mizle entegre etmek için aşağıdaki kod örneklerini kullanın:

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)

Model Tanıtımı

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

SpecificationValue
ProviderMeta-Llama
Model TypeLarge Language Model (LLM)
ArchitectureN/A
Context Window327680 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-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

Bilgi

Sağlayıcımeta
Türllm

Desteklenen İşlevsellik

Giriş
MetinGörsel
Çıkış
Metin
Bağlam327,680
Maks. Çıkış16,384
Vision✓ Destekleniyor
Function Calling✓ Destekleniyor

API Erişim Kılavuzu

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API Endpointchat/completions
Model IDmeta-llama/llama-4-scout

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...

Giriş

$0.18 /M

Çıkış

$0.59 /M

Bağlam

328K

Maks. Çıkış

16K

Vision

Destekleniyor

Araç Kullanımı

Destekleniyor

Llama 4 Scout'i WaveSpeedAI'da deneyin

Birleşik API'miz aracılığıyla Llama 4 Scout'e erişin — OpenAI uyumlu, soğuk başlatma yok, şeffaf fiyatlandırma.

Llama 4 Scout hakkında sık sorulan sorular

Llama 4 Scout API ücreti ne kadar?+

WaveSpeedAI fiyatlandırması: milyon giriş tokenı başına $0.18 ve milyon çıkış tokenı başına $0.59. Prompt caching ve toplu işleme ayrı faturalanır ve uzun, tekrar eden yüklerde etkin maliyeti düşürür.

Llama 4 Scout'in bağlam penceresi nedir?+

Llama 4 Scout istek başına 328K bağlam tokenını ve 16K çıkış tokenını destekler.

Llama 4 Scout OpenAI uyumlu mu?+

Evet. WaveSpeedAI, Llama 4 Scout modelini https://llm.wavespeed.ai/v1 adresindeki OpenAI uyumlu endpoint üzerinden sunar. Resmi OpenAI SDK'sını WaveSpeedAI API anahtarınızla bu base URL'ye yöneltin — başka kod değişikliği gerekmez.

Llama 4 Scout'e nasıl başlarım?+

WaveSpeedAI'a giriş yapın, Access Keys'te bir API anahtarı oluşturun, ardından yukarıda gösterilen model id ile https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions adresine bir istek gönderin. Yeni hesaplar Llama 4 Scout'i değerlendirmek için ücretsiz krediler alır.

İlgili LLM API'leri