تم مزج $/1M عبر الإصدارات المتعقبة من هذا الخط.
مزيج نموذجي 3:1 من الإخراج إلى الإدخال، لكل مليون رمز
السعر اعتبارًا من 2026-05-11 · مصدر: meta_reference_catalog
إنشاء النصوص ذات الأغراض العامة والدردشة والتلخيص وأحمال عمل المحتوى حيث تكون الإمكانات الواسعة والتكلفة المنخفضة أكثر أهمية.
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...
llama-3.3-70b-instruct هو نموذج نص من Meta (US). يقوم HotON.ai بتتبعه عند $0.10 لكل 1 مليون رمز إدخال و$0.32 لكل 1 مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق رمز 131K. تبلغ درجة كفاءتها المركبة 89/100 بمعدل $0.000 مقدر لكل مهمة ناجحة.
يتم تتبع llama-3.3-70b-instruct عند $0.10 لكل مليون رمز إدخال و$0.32 لكل مليون رمز إخراج. يمتزج عبء عمل الإخراج إلى الإدخال النموذجي بنسبة 3:1 مع $0.27 تقريبًا لكل مليون رمز مميز. الأرقام هي بيانات تجريبية توضيحية.
إنشاء النصوص ذات الأغراض العامة والدردشة والتلخيص وأحمال عمل المحتوى حيث تكون الإمكانات الواسعة والتكلفة المنخفضة أكثر أهمية.
يدعم llama-3.3-70b-instruct ما يصل إلى نافذة سياق رمز 131K — كبيرة بما يكفي للمستندات الطويلة والمحادثات الموسعة في طلب واحد.
ضمن مجموعة تتبع HotON.ai، تعد llama-3.3-70b-instruct أرخص من نماذج 78% من حيث سعر الإدخال وتصنف #142 من 521 من حيث الكفاءة الإجمالية.
نعم — يعد hunyuan-lite خيارًا أقل تكلفة في $0.11 لكل مليون رمز مميز للمخرج، بينما لا يزال يغطي حالات استخدام نص مماثلة. قارنهم جنبًا إلى جنب على HotON.ai.
الأسعار حقيقية (عبر كتالوج TestKey، الذي يتم تحديثه يوميًا). الجودة (Arena Elo) حقيقية حيث يتم تصنيف النموذج على LMArena. السرعة والتوافر والكفاءة هي تقديرات نموذجية.