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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...

定价

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输入$0.18 / M Tokens
输出$0.18 / M Tokens

试用模型

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

使用以下代码示例接入我们的 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-guard-4-12b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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

模型介绍

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

信息

提供商meta
类型llm

支持功能

输入
文本图像
输出
文本
上下文163,840
最大输出4,096
视觉✓ 支持
函数调用-

API 访问指南

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1
API 端点chat/completions
Model 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...

输入

$0.18 /M

输出

$0.18 /M

上下文

164K

最大输出

4K

Vision

支持

在 WaveSpeedAI 试用 Llama Guard 4 12b

通过我们的统一 API 接入 Llama Guard 4 12b — 兼容 OpenAI、无冷启动、透明计费。

关于 Llama Guard 4 12b 的常见问题

Llama Guard 4 12b API 多少钱?+

WaveSpeedAI 定价:输入每百万 token $0.18,输出每百万 token $0.18。Prompt 缓存和批处理单独计费,可显著降低长上下文、高重复任务的实际成本。

Llama Guard 4 12b 的上下文窗口是多大?+

Llama Guard 4 12b 单次请求最多支持 164K 上下文 token,输出最多 4K token。

Llama Guard 4 12b 是否兼容 OpenAI?+

是的。WaveSpeedAI 通过 https://llm.wavespeed.ai/v1 的 OpenAI 兼容端点提供 Llama Guard 4 12b。把官方 OpenAI SDK 的 base URL 指向该地址,使用 WaveSpeedAI 的 API Key 即可,无需任何其他代码改动。

如何开始使用 Llama Guard 4 12b?+

登录 WaveSpeedAI,在 Access Keys 中生成 API Key,使用上方显示的 model id 向 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions 发送请求。新账户可获得免费额度,用于试用 Llama Guard 4 12b。

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