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Meta: Llama 4 Maverick
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Meta: Llama 4 Maverick en bref
- Le prix d’entrée est inférieur de 58% à la médiane de 434 modèles Texte.
- Fenêtre de contexte de 524 288 tokens, suffisante pour de longs documents et des conversations à plusieurs tours.
- Prend en charge l’appel d’outils (fonctions) pour les agents et les intégrations.
- Prend en charge la sortie JSON structurée avec un schéma.
- Accepte des images en entrée (vision).
- Une requête typique (1,000 tokens en entrée / 500 en sortie) coûte environ 0,00180 $US.
À propos de Meta: Llama 4 Maverick
Meta : Llama 4 Maverick est un modèle de langage multimodal de Meta, publié le 5 avril 2025. Il est décrit comme Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E), construit sur une architecture de mélange d'experts avec 128 experts et 17 milliards de paramètres actifs par passe avant. Il se situe dans la catégorie texte sur api14, et sa date limite de connaissances est le 31 août 2024.
Le modèle accepte des entrées texte et image et renvoie du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir de très longs documents, des bases de code ou des historiques multi tours dans une seule requête, et il peut produire jusqu'à 16 384 tokens en une réponse. Comme il traite les images aussi bien que le texte, vous pouvez envoyer des captures d'écran, des schémas, des pages scannées ou des photos accompagnés d'instructions écrites et obtenir une seule réponse textuelle.
Cette combinaison d'un contexte très long et d'une entrée image suggère quelques schémas pratiques. Vous pouvez fournir de longs contrats, des articles de recherche ou des fichiers journaux et demander des résumés, de l'extraction ou des réponses à des questions sans découpage préalable. Les captures d'écran de tableaux de bord ou de maquettes d'interface peuvent être transformées en descriptions ou en code. Les entrées mixtes fonctionnent bien pour la revue de documents, où l'image d'une page et son texte environnant comptent tous les deux. La limite de sortie longue convient également aux tâches qui nécessitent un rapport complet ou une refactorisation importante plutôt qu'une réponse courte.
Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "meta-llama/llama-4-maverick". Les paramètres de requête qu'il prend en charge sont 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 et top_p. Tools et tool_choice vous permettent de configurer l'appel de fonctions, structured_outputs et response_format vous aident à contraindre la forme de la réponse, et seed ainsi que les contrôles d'échantillonnage vous offrent une génération reproductible ou ajustée.
Deux limites méritent d'être notées avant de vous engager. La sortie est plafonnée à 16 384 tokens par réponse, donc un travail qui nécessite une réponse unique plus longue doit être réparti sur plusieurs appels. La date limite de connaissances est le 31 août 2024, donc les questions sur des événements postérieurs à cette date dépendent de ce que vous fournissez dans le prompt. Si votre tâche est uniquement textuelle et tient confortablement dans un contexte plus petit, un modèle plus léger peut être plus simple à utiliser.
Comment appeler l’API Meta: Llama 4 Maverick
- Créez une clé API dans votre tableau de bord.
- Installez le SDK officiel openai pour votre langage.
- Définissez baseURL sur https://api14.com/api/v1 et model sur "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);
Paramètres pris en charge
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pCaractéristiques
- Longueur de contexte
- 524 288
- Sortie max.
- 16 384
- Entrée
- text, image
- Sortie
- text
- Date limite des connaissances
- 2024-08-31
Requêtes sur api14 · 7 derniers jours
Meta: Llama 4 Maverick : questions fréquentes
- Combien coûte l’API Meta: Llama 4 Maverick ?
- Meta: Llama 4 Maverick coûte Entrée 0,66 $US / 1M tokens. Seules les requêtes réussies sont débitées de votre solde en USD ; les requêtes échouées sont gratuites.
- Quelle est la fenêtre de contexte de Meta: Llama 4 Maverick ?
- Meta: Llama 4 Maverick lit jusqu’à 524 288 tokens par requête, prompt, historique et documents compris. Il génère jusqu’à 16 384 tokens de sortie par réponse.
- Que peut faire Meta: Llama 4 Maverick ?
- Meta: Llama 4 Maverick accepte text, image et renvoie text. Il prend en charge l’appel d’outils, la sortie JSON structurée.
- Comment appeler Meta: Llama 4 Maverick depuis mon code ?
- Pointez n’importe quel SDK OpenAI vers https://api14.com/api/v1 et définissez model sur "meta-llama/llama-4-maverick", sans autre changement de code. Copiez un exemple prêt à l’emploi depuis le panneau de code de cette page.
- Quelles sont les alternatives à Meta: Llama 4 Maverick ?
- Modèles Texte comparables à un prix similaire : DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch). Tous fonctionnent avec la même clé API : changer de modèle ne tient qu’à une chaîne.
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