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Meta: Llama 4 Maverick
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Meta: Llama 4 Maverick im Überblick
- Der Eingabepreis liegt 58% unter dem Median von 434 Text-Modellen.
- Kontextfenster von 524.288 Tokens, genug für lange Dokumente und mehrstufige Unterhaltungen.
- Unterstützt Tool-Aufrufe (Function Calling) für Agenten und Integrationen.
- Unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe mit Schema.
- Akzeptiert Bilder als Eingabe (Vision).
- Eine typische Anfrage (1,000 Eingabe- / 500 Ausgabe-Tokens) kostet etwa 0,00180 $.
Über Meta: Llama 4 Maverick
Meta: Llama 4 Maverick ist ein multimodales Sprachmodell von Meta, veröffentlicht am 5. April 2025. Es wird als Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) beschrieben, aufgebaut auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit 128 Experten und 17 Milliarden aktiven Parametern pro Vorwärtsdurchlauf. Auf api14 liegt es in der Kategorie Text, und sein Wissensstand endet am 31. August 2024.
Das Modell akzeptiert Text- und Bildeingaben und gibt Text zurück. Sein Kontextfenster umfasst 1.048.576 Token, was groß genug ist, um sehr lange Dokumente, Codebasen oder mehrstufige Verläufe in einer einzigen Anfrage aufzunehmen, und es kann bis zu 16.384 Token in einer Antwort erzeugen. Da es neben Text auch Bilder verarbeitet, können Sie Screenshots, Diagramme, gescannte Seiten oder Fotos zusammen mit schriftlichen Anweisungen senden und erhalten eine einzige Textantwort zurück.
Diese Kombination aus sehr langem Kontext und Bildeingabe deutet auf einige praktische Muster hin. Sie können lange Verträge, Forschungsarbeiten oder Protokolldateien einspeisen und um Zusammenfassungen, Extraktion oder Beantwortung von Fragen bitten, ohne vorher zu unterteilen. Screenshots von Dashboards oder UI-Mockups können in Beschreibungen oder Code umgewandelt werden. Gemischte Eingaben eignen sich gut für die Dokumentprüfung, bei der sowohl das Seitenbild als auch der umgebende Text von Bedeutung sind. Das lange Ausgabelimit passt zudem zu Aufgaben, die einen vollständigen Bericht oder ein umfangreiches Refactoring statt einer kurzen Antwort erfordern.
Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "meta-llama/llama-4-maverick" auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs und top_p. Tools und tool_choice ermöglichen Ihnen die Einrichtung von Funktionsaufrufen, structured_outputs und response_format helfen Ihnen, die Form der Antwort einzuschränken, und seed zusammen mit den Sampling-Steuerungen ermöglicht eine reproduzierbare oder abgestimmte Generierung.
Zwei Grenzen sind erwähnenswert, bevor Sie sich festlegen. Die Ausgabe ist auf 16.384 Token pro Antwort begrenzt, sodass Arbeit, die eine längere einzelne Antwort erfordert, über mehrere Aufrufe aufgeteilt werden muss. Der Wissensstand endet am 31. August 2024, sodass Fragen zu Ereignissen nach diesem Datum davon abhängen, was Sie im Prompt bereitstellen. Wenn Ihre Aufgabe nur Text betrifft und bequem in einen kleineren Kontext passt, kann ein leichteres Modell einfacher zu handhaben sein.
So rufen Sie die Meta: Llama 4 Maverick API auf
- Erstellen Sie in Ihrem Dashboard einen API-Schlüssel.
- Installieren Sie das offizielle openai SDK für Ihre Sprache.
- Setzen Sie baseURL auf https://api14.com/api/v1 und model auf "meta-llama/llama-4-maverick".
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "meta-llama/llama-4-maverick",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Unterstützte Parameter
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pSpezifikationen
- Kontextlänge
- 524.288
- Max. Ausgabe
- 16.384
- Eingabe
- text, image
- Ausgabe
- text
- Wissensstand
- 2024-08-31
Anfragen auf api14 · letzte 7 Tage
Meta: Llama 4 Maverick: häufig gestellte Fragen
- Was kostet die Meta: Llama 4 Maverick API?
- Meta: Llama 4 Maverick kostet Eingabe 0,66 $ / 1 Mio. Tokens. Abgerechnet wird über Ihr USD-Guthaben, und zwar nur für erfolgreiche Anfragen; fehlgeschlagene Anfragen sind kostenlos.
- Wie groß ist das Kontextfenster von Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick liest bis zu 524.288 Tokens pro Anfrage, Prompt, Verlauf und Dokumente zusammen. Pro Antwort schreibt es bis zu 16.384 Ausgabe-Tokens.
- Was kann Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick akzeptiert text, image und liefert text. Es unterstützt Tool Calling, strukturierte JSON-Ausgabe.
- Wie rufe ich Meta: Llama 4 Maverick aus meinem Code auf?
- Richten Sie ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api14.com/api/v1 und setzen Sie model auf "meta-llama/llama-4-maverick", sonst ändert sich nichts am Code. Kopieren Sie ein fertiges Beispiel aus dem Code-Bereich dieser Seite.
- Welche Alternativen gibt es zu Meta: Llama 4 Maverick?
- Vergleichbare Text-Modelle zu ähnlichem Preis: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch). Alle laufen über denselben API-Schlüssel, zum Wechseln ändern Sie nur einen String.
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