Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...

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Llama 3.1 Instruct 405B

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Llama 3.1 Instruct 70B

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Llama 3.1 Instruct 8B

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Llama-3.2-11B-Vision

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Llama-3.2-1B

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Llama-3.2-1B-Instruct-QLORA_INT4_EO8

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Llama-3.2-90B-Vision

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Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)

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Llama 3.2 Instruct 1B

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Llama 3.2 Instruct 3B

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Llama 3.2 Instruct 90B (Vision)

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Llama 3.3 70B Instruct

Meta

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

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Llama 3.3 Instruct 70B

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Llama 3 Instruct 70B

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Llama 3 Instruct 8B

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Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward...

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Llama-4-Maverick-17B-128E

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Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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