Meta: llama-4-scout:free

llama-4-scout:free
131.1K contesto8.2K outputStrumentiVisioneStrutturato
Rilasciato Apr 5, 2025Limite delle conoscenze 2024Aggiornato Apr 5, 2025

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 (text and image) and multilingual output (text and code) across 12 supported languages. Designed for assistant-style interaction and visual reasoning, Scout uses 16 experts per forward pass and features a context length of 10 million tokens, with a training corpus of ~40 trillion tokens. Built for high efficiency and local or commercial deployment, Llama 4 Scout incorporates early fusion for seamless modality integration. It is instruction-tuned for use in multilingual chat, captioning, and image understanding tasks. Released under the Llama 4 Community License, it was last trained on data up to August 2024 and launched publicly on April 5, 2025.

Modalità chatTokenizer Llama4

Prezzi

Prezzo di input
$0.00/ 1 M token
Prezzo di output
$0.00/ 1 M token
Finestra di contesto 131.1K tokenEndpoint compatibili openaiProvider Meta

Statistiche rapide

Quantizzazionebf16

Performance

Caricamento dati di performance...

Parametri supportati

Tutti i provider = supportato da ogni upstream che serve questo modello. Alcuni provider = dipende dall'upstream che gestisce la richiesta. Predefinito = il valore inviato quando non lo imposti.

ParametroProviderPredefinito
frequency_penaltyAlcuni provider-
logit_biasAlcuni provider-
max_tokensTutti i provider-
min_pAlcuni provider-
presence_penaltyAlcuni provider-
repetition_penaltyAlcuni provider-
response_formatAlcuni provider-
seedTutti i provider-
stopTutti i provider-
structured_outputsAlcuni provider-
temperatureTutti i provider-
tool_choiceAlcuni provider-
toolsAlcuni provider-
top_kAlcuni provider-
top_pTutti i provider-

Domande frequenti

Quanto costa llama-4-scout:free per 1M token?

L'input ha un prezzo di $0.00 per 1M token, l'output di $0.00 per 1M token. La fatturazione è per token, nessun arrotondamento alle dimensioni del batch.

Come accedo a llama-4-scout:free tramite API?

Invia richieste all'endpoint /v1/chat/completions di UnoRouter con model=llama-4-scout:free. Qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI funziona. L'autenticazione usa un token Bearer standard.

Qual è la finestra di contesto di llama-4-scout:free?

llama-4-scout:free supporta una finestra di contesto di 131.1K token, condivisa tra il tuo prompt e la risposta del modello.

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