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Precio combinado diario ($/1 millón): registrado cada día, genera una tendencia con el tiempo.
Mezcla típica de salida a entrada 3:1, por 1 millón de tokens
Precio a partir de 2026-05-11 · Fuente: meta_reference_catalog
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos (MoE) desarrollado por Meta, activando 17 mil millones de parámetros de un total de 109B. Soporta entrada multimodal nativa...
llama-4-scout es un modelo Multimodal de Meta (US). HotON.ai lo rastrea en $0.08 por 1 millón de tokens de entrada y $0.30 por 1 millón de tokens de salida, con una ventana contextual de token 328K. Su puntuación de eficiencia compuesta es 91/100 con un $0.000 estimado por tarea exitosa.
llama-4-scout se rastrea en $0.08 por 1 millón de tokens de entrada y $0.30 por 1 millón de tokens de salida. Una carga de trabajo típica de salida a entrada de 3:1 se combina aproximadamente con $0.24 por 1 millón de tokens. Las cifras son datos de demostración ilustrativos.
Cargas de trabajo mixtas de texto, imágenes, audio y documentos que se benefician de un modelo en todas las modalidades.
llama-4-scout admite hasta una ventana contextual de token 328K, lo suficientemente grande para documentos largos y conversaciones extensas en una sola solicitud.
Dentro del conjunto de seguimiento HotON.ai, llama-4-scout es más barato que el % 85 de los modelos en cuanto al precio de entrada y ocupa el puesto #62 de 535 por eficiencia general.
Sí, qwen3.5-flash-02-23 es una opción de menor costo en $0.26 por 1 millón de tokens de salida, y al mismo tiempo cubre casos de uso similares de Multimodal. Compárelos uno al lado del otro en HotON.ai.
Listo para pegar en artículos, artículos o indicaciones de IA: los precios y la fecha se actualizan con los datos en vivo.
HotON.ai — llama-4-scout (Meta): $0.08/1M input, $0.30/1M output, as of 2026-05-11. https://hoton.ai/es/models/meta-llama-llama-4-scoutEl precio es real (a través del catálogo TestKey, actualizado diariamente). La calidad (Arena Elo) es real donde el modelo se clasifica en LMArena. La eficiencia es una combinación modelada de precio real y contexto.