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Meta: Llama 4 Maverick
meta-llama/llama-4-maverickMeta: Llama 4 Maverick अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Meta: Llama 4 Maverick एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 58% कम है।
- 5,24,288 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।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00180 है।
Meta: Llama 4 Maverick के बारे में
मेटा: Llama 4 Maverick, मेटा का एक मल्टीमॉडल भाषा मॉडल है, जिसे 5 अप्रैल 2025 को जारी किया गया था। इसे Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) के रूप में वर्णित किया गया है, जो 128 विशेषज्ञों वाली मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर पर बना है और प्रति फॉरवर्ड पास में 17 बिलियन सक्रिय पैरामीटर रखता है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में आता है, और इसका नॉलेज कटऑफ 31 अगस्त 2024 है।
मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि एक ही रिक्वेस्ट में बहुत लंबे दस्तावेज़, कोडबेस या मल्टी टर्न हिस्ट्री रख सकता है, और यह एक रिस्पॉन्स में अधिकतम 16,384 टोकन उत्पन्न कर सकता है। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज भी संभालता है, आप लिखित निर्देशों के साथ स्क्रीनशॉट, डायग्राम, स्कैन किए गए पेज या फ़ोटो भेज सकते हैं और एक ही टेक्स्ट उत्तर वापस पा सकते हैं।
बहुत लंबे कॉन्टेक्स्ट और इमेज इनपुट का यह संयोजन कुछ व्यावहारिक पैटर्न की ओर इशारा करता है। आप लंबे अनुबंध, शोध पत्र या लॉग फ़ाइलें डाल सकते हैं और पहले चंकिंग किए बिना सारांश, निष्कर्षण या प्रश्न उत्तर मांग सकते हैं। डैशबोर्ड या UI मॉकअप के स्क्रीनशॉट को विवरण या कोड में बदला जा सकता है। मिश्रित इनपुट दस्तावेज़ समीक्षा के लिए अच्छी तरह काम करते हैं, जहां पेज की इमेज और उसके आसपास का टेक्स्ट दोनों मायने रखते हैं। लंबी आउटपुट सीमा उन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जिनमें छोटे उत्तर के बजाय पूरी रिपोर्ट या बड़ा रीफैक्टर चाहिए।
आप मॉडल को api14 के OpenAI संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta-llama/llama-4-maverick" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं 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 और top_p। tools और tool_choice आपको फंक्शन कॉलिंग जोड़ने देते हैं, structured_outputs और response_format उत्तर का स्वरूप सीमित करने में मदद करते हैं, और seed तथा सैंपलिंग नियंत्रण आपको दोहराने योग्य या ट्यून किया गया जनरेशन देते हैं।
प्रतिबद्ध होने से पहले दो सीमाएं ध्यान देने योग्य हैं। आउटपुट प्रति रिस्पॉन्स 16,384 टोकन तक सीमित है, इसलिए जिस काम में एक लंबा उत्तर चाहिए उसे कई कॉल में बांटना होगा। नॉलेज कटऑफ 31 अगस्त 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की घटनाओं के बारे में प्रश्न इस पर निर्भर करते हैं कि आप प्रॉम्प्ट में क्या देते हैं। यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है और छोटे कॉन्टेक्स्ट में आसानी से फिट हो जाता है, तो हल्का मॉडल उपयोग करने में अधिक सरल हो सकता है।
Meta: Llama 4 Maverick 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-4-maverick" 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-4-maverick",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 5,24,288
- अधिकतम आउटपुट
- 16,384
- इनपुट
- text, image
- आउटपुट
- text
- Knowledge cutoff
- 2024-08-31
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Meta: Llama 4 Maverick: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Meta: Llama 4 Maverick API की कीमत कितनी है?
- Meta: Llama 4 Maverick की कीमत इनपुट $0.66 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Meta: Llama 4 Maverick की context window कितनी है?
- Meta: Llama 4 Maverick हर request में 5,24,288 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Meta: Llama 4 Maverick क्या कर सकता है?
- Meta: Llama 4 Maverick text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Meta: Llama 4 Maverick कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta-llama/llama-4-maverick" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Meta: Llama 4 Maverick के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Meta: Llama 4 Maverick कम्युनिटी
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