Llama 3.1 8B Instruct
Réseau Neuronal
Llama 3.1 8B Instruct est un modèle compact de Meta de la gamme Llama 3.1 pour les tâches conversationnelles rapides et l'API.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Llama 3.1 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct est un modèle compact de Meta de la gamme Llama 3.1, disponible en plusieurs tailles. La version à 8 milliards de paramètres est entraînée pour suivre les instructions et optimisée pour la vitesse : elle répond rapidement et consomme peu de ressources, ce qui la rend idéale pour les tâches à fort volume de requêtes. Sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et le paiement s'effectue en roubles à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre : comparez facilement les réponses et basculez entre eux. Pour les développeurs, une API unique compatible OpenAI est disponible : connectez-la une fois et changez de modèle dans le système multimodal sans réécrire l'intégration, avec des échanges protégés par chiffrement AES-GCM. Utile pour créer un chatbot ou un assistant de support, traiter de gros volumes de textes, préparer des brouillons, résumer des contenus, prototyper des scénarios ou intégrer une couche linguistique rapide dans un service interne.Questions fréquentes sur Llama 3.1 8B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
llama-3.1-8b-instruct est un modèle instructif compact de Meta pour les tâches textuelles quotidiennes : répondre aux questions, réécrire et résumer des textes, extraire des données, créer des scripts simples et corriger du code. Il accepte des documents et des images en entrée, gère un contexte jusqu'à 131 072 jetons et convient aux requêtes répétitives de masse.
La limite de sortie est de 117 964 jetons par réponse : suffisant pour un long document, une instruction détaillée ou un gros fichier de code. Le contexte total est de 131 072 jetons, donc votre requête, l'historique et la réponse doivent tenir dans ce volume.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données, ne comptez donc pas sur une réflexion étape par étape cachée. Cependant, vous pouvez demander au modèle de détailler la solution étape par étape dans sa réponse — cela suffit généralement pour les tâches simples. Pour une logique complexe, passez à un modèle de raisonnement dans la même fenêtre.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Vous décrivez les outils dans la requête, le modèle renvoie les arguments d'appel, et votre code les exécute. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cela se connecte sans réécrire l'intégration, et le schéma de réponse est facile à fixer pour le parsing.
Vous pouvez charger des images et des documents — le modèle les accepte en entrée et répond par du texte. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme formats d'entrée dans nos données ; pour la transcription ou l'analyse vidéo, choisissez un modèle spécialisé sur BotHub : le basculement se fait dans la même fenêtre et via la même API.
La langue des requêtes et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne pouvons donc pas garantir la qualité du russe — testez avec vos propres formulations, c'est rapide. Si le résultat ne vous convient pas, basculez vers un autre modèle dans la même fenêtre BotHub sans réécrire l'intégration, et payez à l'usage pour les jetons.