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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...
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모드chat
토크나이저Llama4
지식 컷오프2024
양자화bf16
Hugging Facemeta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
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 | 131.1K 토큰 |
| 호환 엔드포인트 | openai |
| 공급자 | Meta |
§ 02
코드에서 llama-4-scout 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-4-scout",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'§ 03
자주 묻는 질문
llama-4-scout은 100만 토큰당 얼마인가요?
입력은 100만 토큰당 $0.00, 출력은 100만 토큰당 $0.00입니다. 청구는 토큰 단위이며 배치 크기로 반올림하지 않습니다.
API를 통해 llama-4-scout에 어떻게 액세스하나요?
model=llama-4-scout으로 UnoRouter /v1/chat/completions 엔드포인트에 요청을 보내세요. OpenAI 호환 클라이언트 라이브러리가 작동합니다. 인증은 표준 Bearer 토큰을 사용합니다.
llama-4-scout의 컨텍스트 윈도우는 무엇인가요?
llama-4-scout은 프롬프트와 모델 응답 간에 공유되는 131.1K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
§ 04