Llama 4 Scout
Réseau Neuronal
Llama 4 Scout API : modèle multimodal Meta (mixture-of-experts) pour les tâches textuelles et le traitement d'images.
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 4 Scout?
Llama 4 Scout est un modèle de langage Meta basé sur l'architecture mixture-of-experts : sur 109 milliards de paramètres, 17 milliards sont activés par requête, répartis sur 16 experts, réduisant ainsi la charge par rapport à un modèle dense de même taille. L'entrée est multimodale : le modèle accepte du texte et des images, et répond par du texte. Sur BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, facturé à l'usage. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre, permettant de basculer entre eux instantanément. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés, les données ne sont pas conservées. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Idéal pour analyser et résumer de longs documents, créer un assistant de chat pour les demandes répétitives, extraire des données d'images ou de schémas, rédiger des brouillons ou construire un produit multimodal.Questions fréquentes sur Llama 4 Scout
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.
C'est un modèle textuel avec un contexte de 131 072 jetons : il répond aux questions, écrit et édite du code, analyse des documents et des images, et aide à l'analyse de longs contenus. Adapté aux chats, au support, au traitement de gros fichiers, à la rédaction de brouillons et à l'intégration via l'API BotHub.
Le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons par réponse, suffisant pour un article volumineux, une instruction détaillée ou un bloc de code. Pour un texte plus long, poursuivez la conversation : le contexte de 131 072 jetons permet de conserver tout le matériel.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué, donc n'attendez pas de chaînes de pensée cachées par défaut. Cependant, vous pouvez demander dans votre requête de décomposer la tâche étape par étape ; cela améliore nettement la précision pour la logique, les calculs et le code.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle répond selon un schéma défini et accède à vos outils : recherche, base de données, calculatrice, services internes. C'est essentiel pour les agents et l'automatisation, et l'API BotHub compatible OpenAI s'intègre sans réécriture.
Images et documents, oui : envoyez une capture d'écran, une photo, un schéma ou un fichier pour décrire le contenu, extraire des données ou comparer des versions. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; pour ces formats, choisissez un modèle spécialisé dans le catalogue BotHub.
Aucune mention spécifique sur le support des langues n'est indiquée, nous ne nous prononcerons donc pas. Le plus fiable est de tester : envoyez une requête type et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre ; le changement est instantané et vous ne payez que pour les jetons utilisés.