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Meta
llama-3.1-8b
Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 8B instruct-tuned version is fast and efficient. It has demonstrated strong performance compared to...
TextToolsOpen Weights32K
입력무료
출력무료
컨텍스트32K
엔드포인트openai
기능
도구구조화
모달리티
입력
text
출력
text
빠른 통계
성능
성능 데이터 로딩 중...
지원 파라미터
| 파라미터 | 항상 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | - | - |
| logit_bias | - | - |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | - |
| presence_penalty | - | - |
| repetition_penalty | - | - |
| response_format | - | - |
| seed | - | |
| stop | - | |
| structured_outputs | - | - |
| temperature | - | |
| tool_choice | - | - |
| tools | - | - |
| top_k | - | - |
| top_p | - |
§ 01
요금
| 입력 가격 | $0.00 · 100만 토큰 |
| 출력 가격 | $0.00 · 100만 토큰 |
| 컨텍스트 윈도우 | 32K 토큰 |
| 호환 엔드포인트 | openai |
| 공급자 | Meta |
§ 02
코드에서 llama-3.1-8b 호출
OpenAI 호환 SDK를 UnoRouter으로 향하게 하고 이름으로 모델을 요청하세요. YOUR_API_KEY를 대시보드의 실제 키로 교체하세요.
bash
curl https://api.unorouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.1-8b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'§ 03
자주 묻는 질문
llama-3.1-8b은 100만 토큰당 얼마인가요?
입력은 100만 토큰당 $0.00, 출력은 100만 토큰당 $0.00입니다. 청구는 토큰 단위이며 배치 크기로 반올림하지 않습니다.
API를 통해 llama-3.1-8b에 어떻게 액세스하나요?
model=llama-3.1-8b으로 UnoRouter /v1/chat/completions 엔드포인트에 요청을 보내세요. OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리가 작동합니다. 인증은 표준 Bearer 토큰을 사용합니다.
llama-3.1-8b의 컨텍스트 윈도우는 무엇인가요?
llama-3.1-8b은 프롬프트와 모델 응답 간에 공유되는 32K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
§ 04