llama-4-scout
meta-llamaКонтекст328 000 токенов
Вход15.36 ₽/1M
Выход86.40 ₽/1M
Ответ
Причины медленного ответа llama-4-scout:
- Большой max_tokens — модель генерирует много текста.
- Длинный входной контекст — больше данных обрабатывать.
- Высокая нагрузка на серверах meta-llama.
- Сетевые задержки. Решения: уменьшите max_tokens, сократите промпт, используйте streaming, попробуйте более быструю модель (например, Flash-версию). Через AITUNNEL latency минимальна.
Быстрый старт с llama-4-scout
Пример вызова llama-4-scout через AITUNNEL API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="ваш_ключ_aitunnel",
base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-4-scout",
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Другие вопросы о llama-4-scout
Этот же вопрос — другие модели
Попробуйте сами через AITUNNEL
Получите API ключ и протестируйте модели. Работает из России без VPN, оплата в рублях.
Быстрый стартОплата картой РФПоддержка
Начать работуРегистрация за 1 минуту