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Meta: Llama 3.2 1B Instruct

meta-llama/llama-3.2-1b-instruct

テキスト入力: text60K2024/09/25に追加

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Meta: Llama 3.2 1B Instructの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より94%安くなっています。
コンテキストウィンドウは60,000トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.000446です。

Meta: Llama 3.2 1B Instructについて

Meta: Llama 3.2 1B Instruct は、Meta のテキスト生成モデルであり、Llama 3.2 ファミリーの一部です。これは 10 億パラメータの指示チューニング済みモデルで、Meta が自然言語タスクを効率的に実行することに位置づけた、意図的に小さいサイズです。Meta は 2024 年 9 月 25 日にこれをリリースし、その知識カットオフは 2023 年 12 月 31 日であるため、それ以降に起きたことはモデルがトレーニング中に学習した範囲外です。

このモデルは入力と出力の両方でテキストのみを扱います。プロンプトを受け取り、生成されたテキストを返し、コンテキストウィンドウは 60,000 トークン、最大出力は 54,000 トークンです。この組み合わせにより、このサイズのモデルとしてはかなり広い作業スペースが得られ、長い文書や拡張された会話を 1 回のリクエストに収めるのに十分です。Meta はその焦点を要約、対話、多言語テキスト分析と説明しており、これは指示チューニングが対象とするタスクの種類を反映しています。

これらの能力は実用的な用途群を示しています。要約は自然に適合します。記事、レポート、スレッドを入力し、より短い版を求めるだけです。対話は、チャット形式のアシスタント、質問応答、モデルが指示に従い一貫したトーンを保つ必要がある単純な会話フローをカバーします。多言語テキスト分析は、言語をまたいだ分類、抽出、または軽い変換を意味します。モデルが小さいため、深い推論ではなく、わかりやすいプロンプトに対して高速な応答を求める、大量で低複雑度の作業にも適しています。

これは、モデル id "meta-llama/llama-3.2-1b-instruct" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI 形式に従っているため、既存の OpenAI クライアントライブラリとリクエスト形状は、モデル id とベース URL を変更するだけで機能します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、logit_bias、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、seed、stop、temperature、top_k、top_p です。これは通常のサンプリング制御に加え、再現可能な出力のための seed と、長い生成でのループを抑えるための repetition_penalty をカバーします。

主に検討すべき点は規模です。10 億パラメータのモデルは効率のために作られており、最も難しい推論や最もニュアンスのある長文作成のためではありません。タスクが複雑な多段階の論理、深いドメイン知識、または曖昧なプロンプトに対する高度に信頼できる指示追従を必要とする場合、Llama ファミリーのより大きなモデルまたは別のプロバイダーの方が通常はより適しています。タスクが大量の要約、対話、または多言語テキスト処理である場合、このモデルは最初に試す妥当なデフォルトです。

Meta: Llama 3.2 1B Instruct APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"meta-llama/llama-3.2-1b-instruct"に設定します。

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-3.2-1b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

対応パラメーター

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyseedstoptemperaturetop_ktop_p

仕様

コンテキスト長: 60,000
最大出力: 54,000
入力: text
出力: text
知識のカットオフ: 2023-12-31

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Meta: Llama 3.2 1B Instruct：よくある質問

Meta: Llama 3.2 1B Instruct APIの料金は？: Meta: Llama 3.2 1B Instructの料金は入力 $0.09 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Meta: Llama 3.2 1B Instructのコンテキストウィンドウは？: Meta: Llama 3.2 1B Instructは1リクエストあたり最大60,000トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大54,000トークンを出力します。
Meta: Llama 3.2 1B Instructで何ができますか？: Meta: Llama 3.2 1B Instructはtextを入力として受け付け、textを返します。
コードからMeta: Llama 3.2 1B Instructを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"meta-llama/llama-3.2-1b-instruct"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Meta: Llama 3.2 1B Instructの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch), OpenAI: GPT-5 Nano (batch), Tencent: Hy-MT2-1.8B。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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