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Meta モデル
Meta の全 2 モデルを、詳細な価格、長所・短所、開発者向け推奨事項とともにご覧いただけます。
2
モデル
$0.100
最安入力
10M
最大コンテキスト
2
品質ティア
クイック推奨
ベストバリュー: Llama 4 Scout ($0.100/1M)
最高品質: Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick
Flagshipオープンソース、マルチモーダル
使用するタイミング: オープンソースの制御やセルフホスティングを希望し、マルチモーダル機能が必要なチームに最適です。
アップグレードのポイント
- ◆オープンソース — 無料でセルフホスト、モデル重みの完全制御
- ◆100万トークンのコンテキストウィンドウ — この容量を持つ初のオープンソースモデル
- ◆マルチモーダル(テキスト＋ビジョン) + ファインチューニング可能 — ユニークな組み合わせ
- ◆17Bアクティブパラメータ(合計109B) — 効率性のためのMoEアーキテクチャ
- ◆最大出力4Kは制限的 — 入力が多く出力が短いタスクに使用
入力価格
$0.200
per 1M tokens
出力価格
$0.600
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 4,096 tokens
知識のカットオフ: 2024-08
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- オープンソース — 無料でセルフホスト可能
- 100万トークンのコンテキストウィンドウ
- マルチモーダル + ファインチューニング可能
短所
- 最大出力4Kのみ
- JSONモードなし
- サードパーティ(Together AI)経由のホスティング料金
パフォーマンス
出力速度~80 tok/s
レート制限—
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
84.5%
HumanEval
83.0%
SWE-bench Verified
44.2%
Llama 4 Scout
Mid-tierオープンソース、長いコンテキスト
使用するタイミング: 非常に長いドキュメントの処理に最適です。大規模なコンテキストウィンドウを使用したRAGに最適です。
アップグレードのポイント
- ◆1000万トークンのコンテキスト — 他のモデルより10倍大きい
- ◆オープンソース + ファインチューニング可能 — セルフホスティングで無制限に使用
- ◆$0.10/M入力 — 市場でトークンあたり最も安いモデル
- ◆17Bアクティブパラメータ（合計109B） — Maverickと同じ効率的なMoE
- ◆最大出力4K — 長い生成ではなく、検索/分析向けに設計
入力価格
$0.100
per 1M tokens
出力価格
$0.300
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 10M
最大出力: 4,096 tokens
知識のカットオフ: 2024-08
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- 1000万トークンのコンテキスト — 利用可能な最大
- トークンあたり最も安いモデル
- オープンソース + ファインチューニング可能
短所
- 最大出力は4Kのみ
- JSONモードなし
- プロプライエタリなフラッグシップに比べて品質が低い
パフォーマンス
出力速度~90 tok/s
レート制限—
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
81.0%
HumanEval
78.5%
並べて比較
| モデル | ティア | 入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Maverick | Flagship | $0.200 | $0.600 | 1M |
| Llama 4 Scout | Mid-tier | $0.100 | $0.300 | 10M |