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Meta: Llama 3.3 70B Instruct

meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

टेक्स्टइनपुट: textTools131K6 दिस॰ 2024 को जोड़ा गया

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सेशन लागत $0.00

Meta: Llama 3.3 70B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 78% कम है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000910 है।

Meta: Llama 3.3 70B Instruct के बारे में

मेटा: Llama 3.3 70B Instruct मेटा का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 6 दिसंबर 2024 को जारी किया गया था। यह Llama 3.3 परिवार से संबंधित है, जो एक बहुभाषी बड़ा भाषा मॉडल है जिसे मेटा ने 70B पैरामीटर पर प्रीट्रेन और इंस्ट्रक्शन ट्यून दोनों किया है। इंस्ट्रक्शन ट्यून वेरिएंट केवल टेक्स्ट है, यानी यह मल्टीमॉडल इनपुट के बजाय प्रॉम्प्ट आधारित कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, जिसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 131,072 टोकन और अधिकतम आउटपुट 16,384 टोकन है। इसका नॉलेज कटऑफ 31 दिसंबर 2023 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ उस जानकारी से बाहर है जो उसने प्रशिक्षण के दौरान सीखी थी। चूंकि यह इंस्ट्रक्शन ट्यून है, यह प्रॉम्प्ट में दिए गए निर्देशों का काफी सीधे पालन करता है, जिससे यह उन कार्यों के लिए उपयुक्त बनता है जहां आप उदाहरण देने के बजाय बताते हैं कि आप क्या चाहते हैं।

ये क्षमताएं काफी व्यापक व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले कार्य जैसे लंबे दस्तावेज़ों का सारांश बनाना या उनसे प्रश्न पूछना 131,072 टोकन विंडो में फिट बैठता है, और 16,384 टोकन की आउटपुट सीमा ऐसी प्रतिक्रियाओं का समर्थन करती है जो एक छोटे उत्तर से कहीं आगे तक जाती हैं। बहुभाषी जनरेशन और चैट शैली के सहायक मॉडल के बहुभाषी प्रशिक्षण को देखते हुए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग इसे एक्सट्रैक्शन, रीराइटिंग, क्लासिफिकेशन और इसी तरह के रूपांतरण कार्यों के लिए भी एक उचित विकल्प बनाती है जहां इनपुट टेक्स्ट है और आउटपुट टेक्स्ट है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। एंडपॉइंट सामान्य चैट शैली के अनुरोध प्रारूप को स्वीकार करता है, और मॉडल कई पैरामीटर का समर्थन करता है: frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट दोनों उपलब्ध हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और स्कीमा-प्रतिबंधित प्रतिक्रियाएं वर्कअराउंड के बजाय विकल्प हैं।

इस मॉडल को चुनते समय दो सीमाएं ध्यान में रखने योग्य हैं। यह केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है, इसलिए इमेज, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट इसके दायरे से बाहर हैं, और इसका ज्ञान 2023 के अंत तक ही सीमित है, जो हाल की घटनाओं के बारे में प्रश्नों के लिए मायने रखता है जब तक कि आप स्वयं कॉन्टेक्स्ट प्रदान न करें। यदि आपका कार्य इन चीज़ों पर निर्भर करता है, तो संबंधित इनपुट मोडैलिटी वाला मॉडल या अधिक हालिया कटऑफ वाला मॉडल बेहतर फिट होगा।

Meta: Llama 3.3 70B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" पर सेट करें।

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-3.3-70b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2023-12-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Meta: Llama 3.3 70B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Meta: Llama 3.3 70B Instruct API की कीमत कितनी है?: Meta: Llama 3.3 70B Instruct की कीमत इनपुट $0.35 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Meta: Llama 3.3 70B Instruct की context window कितनी है?: Meta: Llama 3.3 70B Instruct हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Meta: Llama 3.3 70B Instruct क्या कर सकता है?: Meta: Llama 3.3 70B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Meta: Llama 3.3 70B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Meta: Llama 3.3 70B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash, Google: Gemma 3 27B, NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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