Prezzo combinato giornaliero ($/1 milione): registrato ogni giorno, si sviluppa in una tendenza nel tempo.
Tipico mix output-input 3:1, per 1 milione di token
Prezzo a partire da 2026-05-11 · Fonte: meta_reference_catalog
Carichi di lavoro misti di testo, immagini, audio e documenti che beneficiano di un unico modello in tutte le modalità.
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...
llama-guard-4-12b è un modello Multimodale di Meta (US). HotON.ai lo tiene traccia di $0.18 per 1 milione di token di input e $0.18 per 1 milione di token di output, con una finestra di contesto del token 164K. Il suo punteggio di efficienza composito è 90/100 con un $0.000 stimato per attività riuscita.
llama-guard-4-12b viene tracciato su $0.18 per 1 milione di token di input e $0.18 per 1 milione di token di output. Un tipico carico di lavoro output-to-input 3:1 si riduce a circa $0.18 per 1 milione di token. Le cifre sono dati dimostrativi illustrativi.
Carichi di lavoro misti di testo, immagini, audio e documenti che beneficiano di un unico modello in tutte le modalità.
llama-guard-4-12b supporta fino a una finestra di contesto del token 164K, abbastanza grande per documenti lunghi e conversazioni estese in un'unica richiesta.
All'interno dell'insieme tracciato HotON.ai, llama-guard-4-12b è più economico della 68% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #67 di 521 in base all'efficienza complessiva.
Sì: qwen3.5-flash-02-23 è un'opzione a costo inferiore a $0.26 per 1 milione di token di output, pur coprendo casi d'uso Multimodale simili. Confrontali fianco a fianco su HotON.ai.
Il prezzo è reale (tramite il catalogo TestKey, aggiornato quotidianamente). La qualità (Arena Elo) è reale quando il modello è classificato su LMArena. Velocità, disponibilità ed efficienza sono stime modellate.