Модели и ценыЧатВопросы
Модели и цены/Meta: Llama 4 Scout

Meta: Llama 4 Scoutgenerative

meta-llama
meta-llama/llama-4-scout
Попробовать в чате
Откроется чат с этой моделью

Описание

Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) is a mixture-of-experts (MoE) language model developed by Meta, activating 17 billion parameters out of a total of 109B. It supports native multimodal input...

Возможности

visiontoolsjson

Модальности

Вход
textimage
Выход
text

Характеристики

Контекст
10M ток.
Тип
generative
Выпущена
апрель 2025 г.

API и примеры кода

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://infergate.ru/api/v1",
    api_key="ig-•••",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-4-scout",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Поддерживаемые параметры запроса

modelstringобязательный
Идентификатор модели.
messagesarrayобязательный
Список сообщений диалога (роль + содержимое).
temperaturenumber
Случайность вывода, 0–2. По умолчанию 1.
max_tokensinteger
Максимум токенов в ответе.
top_pnumber
Nucleus-сэмплирование, 0–1.
top_kinteger
Ограничение сэмплирования top-K токенами.
min_pnumber
Минимальная вероятность токена относительно самого вероятного.
stopstring | string[]
Стоп-последовательности.
frequency_penaltynumber
Штраф за повторы, −2…2.
presence_penaltynumber
Штраф за присутствие, −2…2.
repetition_penaltynumber
Штраф за повторение токенов.
seedinteger
Фиксация для воспроизводимости.
logit_biasobject
Смещения вероятностей отдельных токенов.
response_formatobject
{ "type": "json_object" } — гарантированный JSON.
structured_outputsboolean
Строгий вывод по JSON-схеме (json_schema в response_format).
toolsarray
Описание функций для tool-calling.
tool_choicestring | object
Управление выбором инструмента: «auto», «none» или конкретный.

Цены ₽ / 1M токенов

Ввод7,70
Вывод23,10