Meta: Llama 4 Scout
Snapshot de decisão a partir do ranking global; o score composto corresponde ao quadro de modelos do site.
Dados atualizados:
Modelo
1 fontes verificadas
Apenas cotação de agregador—sem sincronização oficial ainda
Próximos passos no AI Hippo
Sobre este modelo
Llama 4 Scout é a variante orientada a eficiência da Llama 4 da Meta neste snapshot—contexto e throughput sólidos em faixa de preço menor que irmãos maiores. Use o painel de métricas, tabelas de preço, Comparar e o hub Token para decidir.
Tambem pode explorar mais modelos de Meta e ver mais opcoes de 🇺🇸 United States .
Capacidades e especificações
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Corte de conhecimento
- 2024-08-31
- Parâmetros de API suportados
- frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p
Descrição do catálogo: 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...
Preço de token por provedor
Compare os preços de token deste modelo entre provedores disponíveis.
| Provedor | Entrada / 1M tokens | Saída / 1M tokens | Latência | Status |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | $0.10 | $0.30 | — | Verificado · 2026-08-02 |
Os preços vêm do dataset de comparação de tokens e podem mudar entre snapshots.
Alternativas
-
Xiaomi: MiMo-V2.5
Comparar agora -
OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro
Comparar agora -
OpenAI GPT Latest
Comparar agora
Escolha mais um ou dois modelos no ranking global e use Comparar para vê-los lado a lado.
FAQ
Por que falta o preço oficial?
Linhas oficiais exigem preço verificado de API direta ou cloud. Se só agregadores listam o modelo, Official mostra —; cotações verificadas aparecem na tabela de tokens.
Diferença entre contexto e máx. saída?
Contexto é a entrada aceita por requisição. Máx. tokens de saída é o teto de geração por resposta—geralmente muito menor que a janela de contexto.
De onde vêm os preços multi-provedor?
De crawls/sync de OpenRouter, Groq, Together e outros, fundidos no dataset de comparação de infraestrutura. Linhas verificadas mostram a data de captura na coluna de status.
Fonte de dados e metodologia
- Source
- Catálogo OpenRouter, crawls de fornecedores verificados e snapshots Hugging Face.
- Metrics
- Janela de contexto, preço misto por 1M tokens, máx. saída e campos de capacidade da API de modelos OpenRouter.
- Update cadence
- Atualização diária do pipeline; preços podem mudar entre snapshots.
- Fetched at
- 2026-08-02
- Method
- Ranking composto usa ponderação contexto × preço no site (não ELO LMSYS Arena).