Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
Meta: Llama 4 Maverick
meta-llama/llama-4-maverickWypróbuj Meta: Llama 4 Maverick teraz
Korzysta z Twojego salda według powyższych cen. Nowe konta zaczynają z darmowym użyciem.
Jedno API. Każdy model.
Koszt sesji 0,00 USD
Ustawienia
Parametry zaawansowane
Meta: Llama 4 Maverick w skrócie
- Cena wejścia jest o 58% niższa od mediany 434 modeli z kategorii Tekst.
- Okno kontekstu 524 288 tokenów, wystarczy na długie dokumenty i wieloetapowe rozmowy.
- Obsługuje wywołania narzędzi (funkcji) dla agentów i integracji.
- Obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON ze schematem.
- Przyjmuje obrazy na wejściu (vision).
- Typowe żądanie (1,000 tokenów wejściowych / 500 wyjściowych) kosztuje około 0,00180 USD.
O modelu Meta: Llama 4 Maverick
Meta: Llama 4 Maverick to multimodalny model językowy od Meta, wydany 5 kwietnia 2025. Jest opisywany jako Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E), zbudowany na architekturze mixture-of-experts ze 128 ekspertami i 17 miliardami aktywnych parametrów na jedno przejście w przód. Znajduje się w kategorii tekstowej na api14, a jego data odcięcia wiedzy to 31 sierpnia 2024.
Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu i obrazów, a zwraca tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 048 576 tokenów, co wystarcza na bardzo długie dokumenty, bazy kodu lub historie wieloetapowe w jednym żądaniu, i może wygenerować do 16 384 tokenów w jednej odpowiedzi. Ponieważ obsługuje obrazy tak samo jak tekst, możesz wysłać zrzuty ekranu, diagramy, zeskanowane strony lub zdjęcia wraz z pisemnymi instrukcjami i otrzymać jedną odpowiedź tekstową.
To połączenie bardzo długiego kontekstu i wprowadzania obrazów wskazuje na kilka praktycznych wzorców. Możesz wprowadzić długie umowy, prace naukowe lub pliki dzienników i poprosić o streszczenia, ekstrakcję lub odpowiadanie na pytania bez wcześniejszego dzielenia na fragmenty. Zrzuty ekranu pulpitów nawigacyjnych lub makiet interfejsu można zamienić na opisy lub kod. Mieszane dane wejściowe dobrze sprawdzają się przy przeglądzie dokumentów, gdzie zarówno obraz strony, jak i otaczający go tekst mają znaczenie. Długi limit wyjścia pasuje również do zadań wymagających pełnego raportu lub dużego refaktoryzowania, a nie krótkiej odpowiedzi.
Model wywołujesz przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "meta-llama/llama-4-maverick". Obsługiwane parametry żądania to 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 i top_p. Tools i tool_choice pozwalają podłączyć wywoływanie funkcji, structured_outputs i response_format pomagają ograniczyć kształt odpowiedzi, a seed wraz z kontrolami próbkowania dają powtarzalną lub dostrojoną generację.
Dwa ograniczenia warto zauważyć przed podjęciem decyzji. Wyjście jest ograniczone do 16 384 tokenów na odpowiedź, więc pracę wymagającą dłuższej pojedynczej odpowiedzi trzeba podzielić na kilka wywołań. Data odcięcia wiedzy to 31 sierpnia 2024, więc pytania o zdarzenia po tej dacie zależą od tego, co dostarczysz w prompcie. Jeśli twoje zadanie jest wyłącznie tekstowe i mieści się wygodnie w mniejszym kontekście, lżejszy model może być prostszy w użyciu.
Jak wywołać Meta: Llama 4 Maverick API
- Utwórz klucz API w panelu.
- Zainstaluj oficjalne SDK openai dla swojego języka.
- Ustaw baseURL na https://api14.com/api/v1, a model na "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);
Obsługiwane parametry
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pSpecyfikacja
- Długość kontekstu
- 524 288
- Maks. wyjście
- 16 384
- Wejście
- text, image
- Wyjście
- text
- Granica wiedzy
- 2024-08-31
Żądania w api14 · ostatnie 7 dni
Meta: Llama 4 Maverick: najczęściej zadawane pytania
- Ile kosztuje API Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick kosztuje Wejście 0,66 USD / 1M tokenów. Opłata jest pobierana z salda w USD tylko za udane żądania; nieudane żądania są darmowe.
- Jakie okno kontekstu ma Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick przyjmuje do 524 288 tokenów na żądanie, prompt, historię i dokumenty łącznie. Generuje do 16 384 tokenów wyjściowych na odpowiedź.
- Co potrafi Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick przyjmuje text, image i zwraca text. Obsługuje: wywołania narzędzi, ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Jak wywołać Meta: Llama 4 Maverick z mojego kodu?
- Skieruj dowolne SDK OpenAI na https://api14.com/api/v1 i ustaw model na "meta-llama/llama-4-maverick", bez innych zmian w kodzie. Gotowy przykład skopiujesz z panelu kodu na tej stronie.
- Jakie są alternatywy dla Meta: Llama 4 Maverick?
- Porównywalne modele z kategorii Tekst w podobnej cenie: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch). Wszystkie działają z tym samym kluczem API, więc zmiana to jeden ciąg znaków.
Społeczność Meta: Llama 4 Maverick
Nowy wątekTa społeczność nie ma jeszcze wątków. Załóż pierwszy wątek o Meta: Llama 4 Maverick.