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一般的な 3:1 の出力と入力の組み合わせ (1M トークンあたり)
2026-05-11 時点の価格 · ソース: meta_reference_catalog
混合テキスト、画像、オーディオ、ドキュメントのワークロードでは、複数のモダリティにわたって 1 つのモデルからメリットが得られます。
Llama 4 Scout 17B Instruct（16E）は、Metaが開発したmixture-of-experts（MoE）言語モデルで、合計109億のパラメータのうち17億のパラメータを活性化しています。ネイティブのマルチモーダル入力をサポートしています...
llama-4-scout は Meta (US) の マルチモーダル モデルです。 HotON.ai は、328K トークン コンテキスト ウィンドウを使用して、1M 入力トークンあたり $0.08 および 1M 出力トークンあたり $0.30 で追跡します。複合効率スコアは、成功したタスクごとの推定 $0.000 で 91/100 です。
llama-4-scout は、1M 入力トークンごとに $0.08 で追跡され、1M 出力トークンごとに $0.30 で追跡されます。一般的な 3:1 の出力と入力のワークロードは、100 万トークンあたりおよそ $0.24 にブレンドされます。図はデモデータの例です。
混合テキスト、画像、オーディオ、ドキュメントのワークロードでは、複数のモダリティにわたって 1 つのモデルからメリットが得られます。
llama-4-scout は最大 328K トークン コンテキスト ウィンドウをサポートします。これは、単一のリクエストで長いドキュメントや長時間の会話を処理するのに十分な大きさです。
HotON.ai 追跡セット内では、llama-4-scout は入力価格でモデルの 85% より安く、全体的な効率で 535 の #62 にランクされます。
はい — qwen3.5-flash-02-23 は、同様の マルチモーダル ユースケースをカバーしながら、1M 出力トークンあたりの $0.26 の低コスト オプションです。 HotON.ai で並べて比較してください。
記事、論文、または AI プロンプトに貼り付ける準備ができています。価格と日付はライブ データで更新されます。
HotON.ai — llama-4-scout (Meta): $0.08/1M input, $0.30/1M output, as of 2026-05-11. https://hoton.ai/ja/models/meta-llama-llama-4-scout価格は実際のものです (毎日更新される TestKey カタログ経由)。 LMArena でモデルがランク付けされる品質 (Arena Elo) は本物です。効率は、実際の価格と状況を組み合わせてモデル化されたものです。