AI TOOLS RADAR
Tutti i modelli / META-LLAMA
meta-llama logo
meta-llama

Meta: Llama 3.3 70B Instruct

Descrizione della fonte (inglese)

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...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
131.072 tokens
Output massimo
16.384 tokens
Architettura
text->text
Tokenizer
Llama3
Limite di conoscenza
2023-12-31
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$0.1
per milione di token
Output
$0.32
per milione di token
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione 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!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
text
API

Parametri API supportati

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

13 provider

Verificato: 7 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

DeepInfra

fp8
Contesto
131K
Output massimo
16K
Input
$0.1
Output
$0.32
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Nebius

fp8
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.13
Output
$0.4
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Novita

bf16
Contesto
12K
Output massimo
11K
Input
$0.135
Output
$0.4
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

AkashML

fp8
Contesto
131K
Output massimo
128K
Input
$0.2
Output
$0.52
Lettura cache
$0.1
Scrittura cache
Non indicato

Parasail

fp8
Contesto
131K
Output massimo
16K
Input
$0.22
Output
$0.5
Lettura cache
$0.11
Scrittura cache
Non indicato

Crusoe

bf16
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.25
Output
$0.75
Lettura cache
$0.13
Scrittura cache
Non indicato

Cloudflare

fp8
Contesto
24K
Output massimo
22K
Input
$0.293
Output
$2.253
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

SambaNova

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
3K
Input
$0.45
Output
$0.9
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Groq

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
33K
Input
$0.59
Output
$0.79
Lettura cache
$0.295
Scrittura cache
Non indicato

CoreWeave

fp16
Contesto
128K
Output massimo
115K
Input
$0.71
Output
$0.71
Lettura cache
$0.71
Scrittura cache
Non indicato

Google

Non indicato
Contesto
128K
Output massimo
8K
Input
$0.72
Output
$0.72
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Google

Non indicato
Contesto
128K
Output massimo
115K
Input
$0.72
Output
$0.72
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato

Together

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
2K
Input
$1.04
Output
$1.04
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
meta-llama

4 modelli

Tutti i modelli
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...

Contesto
164K
Input
image · text
Output
text
Input: $0.18Output: $0.18per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
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...

Contesto
1.0M
Input
text · image
Output
text
Input: $0.1875Output: $0.6525per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
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...

Contesto
1.3M
Input
text · image
Output
text
Input: $0.1Output: $0.3per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
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...

Contesto
60K
Input
text
Output
text
Input: $0.027Output: $0.201per milione di token
Vedi i dettagli del modello →