Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.
Meta: Llama 4 Maverick
meta-llama/llama-4-maverickTesta Meta: Llama 4 Maverick nu
Körs på ditt saldo till priserna ovan. Nya konton börjar med gratis användning.
Ett API. Alla modeller.
Sessionskostnad 0,00 US$
Inställningar
Avancerade parametrar
Meta: Llama 4 Maverick i korthet
- Indatapriset är 58% lägre än medianen för 434 Text-modeller.
- Kontextfönster på 524 288 tokens, tillräckligt för långa dokument och konversationer i flera steg.
- Stöder verktygsanrop (function calling) för agenter och integrationer.
- Stöder strukturerad JSON-utdata med ett schema.
- Tar emot bilder som indata (vision).
- Ett typiskt anrop (1,000 indata / 500 utdata-tokens) kostar ungefär 0,00180 US$.
Om Meta: Llama 4 Maverick
Meta: Llama 4 Maverick är en multimodell språkmodell från Meta, släppt den 5 april 2025. Den beskrivs som Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E), byggd på en mixture-of-experts-arkitektur med 128 experter och 17 miljarder aktiva parametrar per framåtpassning. Den ligger i textkategorin på api14, och dess kunskapsgräns är 31 augusti 2024.
Modellen tar emot text- och bildindata och returnerar text. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, kodbaser eller historik över flera turer i en enda begäran, och den kan producera upp till 16 384 tokens i ett svar. Eftersom den hanterar bilder såväl som text kan du skicka skärmbilder, diagram, skannade sidor eller foton tillsammans med skriftliga instruktioner och få ett enda textsvar tillbaka.
Den kombinationen av en mycket lång kontext och bildindata pekar mot några praktiska mönster. Du kan mata in långa kontrakt, forskningsartiklar eller loggfiler och be om sammanfattningar, extrahering eller frågesvar utan att dela upp dem först. Skärmbilder av instrumentpaneler eller UI-mockuper kan omvandlas till beskrivningar eller kod. Blandade indata fungerar bra för dokumentgranskning, där en sidbild och den omgivande texten båda spelar roll. Den långa utdatagränsen passar också uppgifter som behöver en fullständig rapport eller en stor refaktorering snarare än ett kort svar.
Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "meta-llama/llama-4-maverick". De begärandeparametrar den stöder är 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 och top_p. Tools och tool_choice låter dig koppla upp funktionsanrop, structured_outputs och response_format hjälper dig att begränsa svarets form, och seed plus samplingskontrollerna ger dig repeterbar eller finjusterad generering.
Två gränser är värda att notera innan du binder upp dig. Utdatan är begränsad till 16 384 tokens per svar, så arbete som behöver ett längre enskilt svar måste delas upp över flera anrop. Kunskapsgränsen är 31 augusti 2024, så frågor om händelser efter det datumet beror på vad du tillhandahåller i prompten. Om din uppgift är enbart text och ryms bekvämt i en mindre kontext kan en lättare modell vara enklare att arbeta med.
Så anropar du Meta: Llama 4 Maverick API
- Skapa en API-nyckel i din kontrollpanel.
- Installera det officiella openai-SDK:t för ditt språk.
- Sätt baseURL till https://api14.com/api/v1 och model till "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);
Parametrar som stöds
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pSpecifikationer
- Kontextlängd
- 524 288
- Max utdata
- 16 384
- Indata
- text, image
- Utdata
- text
- Kunskapsgräns
- 2024-08-31
Anrop på api14 · senaste 7 dagarna
Meta: Llama 4 Maverick: vanliga frågor
- Vad kostar Meta: Llama 4 Maverick API?
- Meta: Llama 4 Maverick kostar Indata 0,66 US$ / 1M tokens. Det dras från ditt USD-saldo endast för lyckade anrop; misslyckade anrop är gratis.
- Hur stort är kontextfönstret för Meta: Llama 4 Maverick?
- Meta: Llama 4 Maverick läser upp till 524 288 tokens per anrop, prompt, historik och dokument tillsammans. Den skriver upp till 16 384 utdata-tokens per svar.
- Vad kan Meta: Llama 4 Maverick göra?
- Meta: Llama 4 Maverick tar emot text, image och returnerar text. Den stöder verktygsanrop, strukturerad JSON-utdata.
- Hur anropar jag Meta: Llama 4 Maverick från min kod?
- Peka valfritt OpenAI-SDK mot https://api14.com/api/v1 och sätt model till "meta-llama/llama-4-maverick", inga andra kodändringar. Kopiera ett färdigt exempel från kodpanelen på den här sidan.
- Vilka alternativ finns till Meta: Llama 4 Maverick?
- Jämförbara Text-modeller till ett liknande pris: DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp, Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch). Alla körs via samma API-nyckel, så att byta är en sträng.
Community för Meta: Llama 4 Maverick
Ny trådDen här communityn har inga trådar ännu. Starta den första om Meta: Llama 4 Maverick.