Llama 3.1 8B Instruct
Red Neuronal
Llama 3.1 8B Instruct es un modelo compacto de Meta de la línea Llama 3.1 para tareas de diálogo rápidas y trabajo vía API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Llama 3.1 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct es un modelo compacto de Meta de la línea Llama 3.1, lanzada en varios tamaños. La versión de 8 mil millones de parámetros está ajustada para seguir instrucciones y optimizada para la velocidad: responde rápidamente y consume recursos de manera eficiente, por lo que es adecuada para tareas con un gran flujo de solicitudes. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y se puede pagar en rublos según el uso real: por los tokens consumidos, que no caducan. Junto a él, en la misma ventana, hay más de 250 otras redes neuronales: es fácil comparar respuestas y cambiar entre ellas. Para los desarrolladores, existe una API unificada compatible con OpenAI: la conectas una vez y cambias el modelo en el sistema multimodelo sin reescribir la integración, y la correspondencia está protegida por cifrado AES-GCM. Es útil si estás creando un chatbot o un asistente de soporte, procesando grandes volúmenes de textos similares, preparando borradores y resúmenes, creando prototipos de escenarios antes de lanzarlos en un modelo más pesado o integrando una capa de lenguaje rápida en un servicio interno.Preguntas frecuentes sobre Llama 3.1 8B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
llama-3.1-8b-instruct es un modelo instructivo compacto de Meta para tareas de texto cotidianas: responder preguntas, reescribir y resumir textos, extraer datos, scripts simples y correcciones de código. Acepta documentos e imágenes como entrada, trabaja con un contexto de hasta 131 072 tokens y es adecuado para solicitudes masivas similares.
El límite de salida es de 117 964 tokens por respuesta: suficiente para un documento largo, una instrucción detallada o un archivo de código grande. El contexto total es de 131 072 tokens, por lo que su solicitud, el historial de chat y la respuesta deben caber en este volumen.
No se indica un modo de razonamiento separado en nuestros datos, por lo que no debe esperar un razonamiento oculto paso a paso. Sin embargo, puede pedirle directamente al modelo que detalle la solución paso a paso en el texto de la respuesta; para tareas sencillas, esto suele ser suficiente. Para una lógica compleja, cambie a un modelo de razonamiento en la misma ventana.
Sí, se admiten la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas en la solicitud, el modelo devuelve los argumentos de la llamada y su código los ejecuta. A través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, esto se conecta sin reescribir la integración, y el esquema de respuesta es fácil de fijar para el análisis.
Se pueden cargar imágenes y documentos: el modelo los acepta como entrada y responde con texto. El audio y el video como formatos de entrada no están indicados en nuestros datos, por lo que para voz o análisis de video, elija un modelo especializado en BotHub: el cambio se realiza en la misma ventana y mediante la misma API.
En nuestros datos no se especifica el idioma de las solicitudes y respuestas, por lo que no podemos prometer una calidad específica del ruso; pruébelo con sus propias formulaciones, es rápido. Si el resultado no le satisface, cambie a otro modelo en la misma ventana de BotHub sin reescribir la integración, y pagará solo por los tokens utilizados.