meta-llama/llama-guard-4-12b
Yayın tarihi: 2025-04-30
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...
Kullandıkça öde
Ön ödeme yok, yalnızca kullandığınız kadar ödeyin
API'mizle entegre etmek için aşağıdaki kod örneklerini kullanın:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/llama-guard-4-12b',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/llama-guard-4-12b',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}meta-llama llama-guard-4-12b
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Meta-Llama |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 163840 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.2 |
| Output | $0.2 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: meta-llama/llama-guard-4-12b
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 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!"}]
}'
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...
Giriş
$0.18 /M
Çıkış
$0.18 /M
Bağlam
164K
Maks. Çıkış
4K
Vision
Destekleniyor
Birleşik API'miz aracılığıyla Llama Guard 4 12b'e erişin — OpenAI uyumlu, soğuk başlatma yok, şeffaf fiyatlandırma.
WaveSpeedAI fiyatlandırması: milyon giriş tokenı başına $0.18 ve milyon çıkış tokenı başına $0.18. Prompt caching ve toplu işleme ayrı faturalanır ve uzun, tekrar eden yüklerde etkin maliyeti düşürür.
Llama Guard 4 12b istek başına 164K bağlam tokenını ve 4K çıkış tokenını destekler.
WaveSpeedAI, Llama Guard 4 12b modelini https://llm.wavespeed.ai/v1 adresindeki OpenAI uyumlu Chat Completions arayüzü üzerinden sunar. Çoğu OpenAI SDK istemcisinde base URL ve API anahtarını değiştirmek yeterlidir; isteğe bağlı alanlar modele bağlıdır.
WaveSpeedAI’a giriş yapın, Access Keys bölümünde bir API anahtarı oluşturun ve yukarıdaki model id ile https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions adresine istek gönderin. Güncel kullanılabilirlik, özellikler ve fiyatlar için model kataloğunu kontrol edin.