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Meta: Llama Guard 4 12B
meta-llama/llama-guard-4-12bMeta: Llama Guard 4 12B jetzt ausprobieren
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Meta: Llama Guard 4 12B im Überblick
- Der Eingabepreis liegt 60% unter dem Median von 434 Text-Modellen.
- Kontextfenster von 163.840 Tokens, genug für lange Dokumente und mehrstufige Unterhaltungen.
- Akzeptiert Bilder als Eingabe (Vision).
- Eine typische Anfrage (1,000 Eingabe- / 500 Ausgabe-Tokens) kostet etwa 0,000945 $.
Über Meta: Llama Guard 4 12B
Meta: Llama Guard 4 12B ist ein Modell zur Klassifizierung von Inhaltssicherheit von Meta. Es wird von Llama 4 Scout abgeleitet, einem multimodalen vortrainierten Modell, und dann speziell für die Klassifizierung von Inhaltssicherheit feinabgestimmt. Meta hat es am 30. April 2025 veröffentlicht, und es gehört zur Textkategorie auf api14. Wenn Sie frühere Versionen von Llama Guard verwendet haben, folgt dieses der gleichen allgemeinen Idee der Klassifizierung von Inhalten, aber es basiert auf einer neueren multimodalen Basis.
Das Modell akzeptiert sowohl Text als auch Bilder als Eingabe und gibt Text als Ausgabe zurück. Das bedeutet, Sie können einen Prompt, ein Bild oder eine Kombination aus beidem senden und ein Klassifizierungsergebnis in Textform erhalten. Es hat ein Kontextfenster von 163.840 Tokens, was groß genug ist, um lange Gespräche, umfangreiche Dokumente oder mehrere Bilder zusammen mit ihrem begleitenden Text in einer einzigen Anfrage zu halten. Die maximale Ausgabe beträgt 16.384 Tokens, und der Wissensstand reicht bis zum 31. August 2024.
Die praktischen Anwendungen ergeben sich direkt aus diesen Fähigkeiten. Sie können Llama Guard 4 12B vor oder hinter einem anderen Modell platzieren, um zu prüfen, ob Benutzereingaben oder generierte Ausgaben sicher sind. Da es sowohl Bilder als auch Text verarbeitet, kann es auch zur Klassifizierung visueller Inhalte verwendet werden, zum Beispiel zur Moderation von von Benutzern hochgeladenen Bildern oder zur Prüfung von Bild- und Textpaaren in einer multimodalen Pipeline. Die Unterstützung langer Kontexte macht es praktikabel für die Überprüfung ganzer Chat-Verläufe oder langer Dokumente statt nur einzelner kurzer Nachrichten.
Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "meta-llama/llama-guard-4-12b" auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, temperature, top_k und top_p. Wenn Sie bereits Code geschrieben haben, der auf das OpenAI-Chat-Completions-Format ausgerichtet ist, können Sie ihn auf api14 richten und die Modell-ID ändern, um mit dem Senden von Anfragen zu beginnen.
Eine Sache, die Sie beachten sollten, ist, wofür das Modell gedacht ist. Es ist für die Klassifizierung von Inhaltssicherheit feinabgestimmt, nicht für allgemeine Konversation, kreatives Schreiben oder Denkaufgaben. Wenn Sie ein Modell benötigen, um Fragen zu beantworten, Code zu schreiben oder einen Dialog mit Benutzern zu führen, passt ein Allzweckmodell besser. Llama Guard 4 12B wird am besten als ein dedizierter Klassifizierer behandelt, der neben diesen Modellen steht, statt als Ersatz für sie.
So rufen Sie die Meta: Llama Guard 4 12B 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-guard-4-12b".
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-guard-4-12b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Unterstützte Parameter
frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyseedstoptemperaturetop_ktop_pSpezifikationen
- Kontextlänge
- 163.840
- Max. Ausgabe
- 16.384
- Eingabe
- image, text
- Ausgabe
- text
- Wissensstand
- 2024-08-31
Anfragen auf api14 · letzte 7 Tage
Meta: Llama Guard 4 12B: häufig gestellte Fragen
- Was kostet die Meta: Llama Guard 4 12B API?
- Meta: Llama Guard 4 12B kostet Eingabe 0,63 $ / 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 Guard 4 12B?
- Meta: Llama Guard 4 12B liest bis zu 163.840 Tokens pro Anfrage, Prompt, Verlauf und Dokumente zusammen. Pro Antwort schreibt es bis zu 16.384 Ausgabe-Tokens.
- Was kann Meta: Llama Guard 4 12B?
- Meta: Llama Guard 4 12B akzeptiert image, text und liefert text.
- Wie rufe ich Meta: Llama Guard 4 12B aus meinem Code auf?
- Richten Sie ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api14.com/api/v1 und setzen Sie model auf "meta-llama/llama-guard-4-12b", sonst ändert sich nichts am Code. Kopieren Sie ein fertiges Beispiel aus dem Code-Bereich dieser Seite.
- Welche Alternativen gibt es zu Meta: Llama Guard 4 12B?
- Vergleichbare Text-Modelle zu ähnlichem Preis: Qwen: Qwen3 14B, Qwen: Qwen3 32B, Xiaomi: MiMo-V2.5. Alle laufen über denselben API-Schlüssel, zum Wechseln ändern Sie nur einen String.
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