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Meta: Llama 3.3 70B Instruct

Description de la source (anglais)

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

Voir la source sur OpenRouter Hugging Face
Présentation

Caractéristiques du modèle

Contexte
131 072 tokens
Sortie maximale
16 384 tokens
Architecture
text->text
Tokenizer
Llama3
Limite des connaissances
2023-12-31
Modéré
Non
OPENROUTER

Tarification complète

Tarifs synchronisés depuis OpenRouter, par million de tokens.

Entrée
$0.1
par million de tokens
Sortie
$0.32
par million de tokens
API

Démarrage rapide

Définissez OPENROUTER_API_KEY localement. Python nécessite requests ; JavaScript s’exécute dans Node.js. Gardez la clé côté serveur.

Documentation de l’API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"meta-llama/llama-3.3-70b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacités et modalités

Entrée → Sortie

Entrée
text
Sortie
text
API

Paramètres API pris en charge

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Fournisseurs disponibles

13 fournisseurs

Vérifié: 7 septembre 2026

Fournisseurs en direct sur OpenRouter

Disponibilité, latence, débit et routage évoluent en continu. Consultez la source pour les données en temps réel.

OpenRouter

DeepInfra

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
16K
Entrée
$0.1
Sortie
$0.32
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Nebius

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
118K
Entrée
$0.13
Sortie
$0.4
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Novita

bf16
Contexte
12K
Sortie maximale
11K
Entrée
$0.135
Sortie
$0.4
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

AkashML

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
128K
Entrée
$0.2
Sortie
$0.52
Lecture du cache
$0.1
Écriture du cache
Non indiqué

Parasail

fp8
Contexte
131K
Sortie maximale
16K
Entrée
$0.22
Sortie
$0.5
Lecture du cache
$0.11
Écriture du cache
Non indiqué

Crusoe

bf16
Contexte
131K
Sortie maximale
118K
Entrée
$0.25
Sortie
$0.75
Lecture du cache
$0.13
Écriture du cache
Non indiqué

Cloudflare

fp8
Contexte
24K
Sortie maximale
22K
Entrée
$0.293
Sortie
$2.253
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

SambaNova

Non indiqué
Contexte
131K
Sortie maximale
3K
Entrée
$0.45
Sortie
$0.9
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Groq

Non indiqué
Contexte
131K
Sortie maximale
33K
Entrée
$0.59
Sortie
$0.79
Lecture du cache
$0.295
Écriture du cache
Non indiqué

CoreWeave

fp16
Contexte
128K
Sortie maximale
115K
Entrée
$0.71
Sortie
$0.71
Lecture du cache
$0.71
Écriture du cache
Non indiqué

Google

Non indiqué
Contexte
128K
Sortie maximale
8K
Entrée
$0.72
Sortie
$0.72
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Google

Non indiqué
Contexte
128K
Sortie maximale
115K
Entrée
$0.72
Sortie
$0.72
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué

Together

Non indiqué
Contexte
131K
Sortie maximale
2K
Entrée
$1.04
Sortie
$1.04
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué
meta-llama

4 modèles

Tous les modèles
meta-llama logometa-llama

Meta: Llama Guard 4 12B

Llama Guard 4 is a Llama 4 Scout-derived multimodal pretrained model, fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM...

Contexte
164K
Entrée
image · text
Sortie
text
Entrée: $0.18Sortie: $0.18par million de tokens
Voir la fiche du modèle →
meta-llama logometa-llama

Meta: Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward...

Contexte
1.0M
Entrée
text · image
Sortie
text
Entrée: $0.1875Sortie: $0.6525par million de tokens
Voir la fiche du modèle →
meta-llama logometa-llama

Meta: Llama 4 Scout

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...

Contexte
1.3M
Entrée
text · image
Sortie
text
Entrée: $0.1Sortie: $0.3par million de tokens
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meta-llama logometa-llama

Meta: Llama 3.2 1B Instruct

Llama 3.2 1B is a 1-billion-parameter language model focused on efficiently performing natural language tasks, such as summarization, dialogue, and multilingual text analysis. Its smaller size allows it to operate...

Contexte
60K
Entrée
text
Sortie
text
Entrée: $0.027Sortie: $0.201par million de tokens
Voir la fiche du modèle →