Llama 3.1 70B Instruct
Rede Neural
Llama 3.1 70B Instruct é um modelo da Meta com 70 bilhões de parâmetros, ajustado por instruções e otimizado para diálogos.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Llama 3.1 70B Instruct?
O Llama 3.1 70B Instruct é um modelo da família Llama 3.1 da Meta, disponível em vários tamanhos. Esta versão de 70 bilhões de parâmetros foi ajustada por instruções e otimizada para diálogos de alta qualidade: mantém o papel definido, segue regras de resposta e desenvolve pensamentos em textos coerentes. No BotHub, o modelo funciona sem restrições, com pagamento por uso (tokens), sem necessidade de assinatura. Acesse mais de 250 redes neurais em uma única janela: compare facilmente as respostas do Llama com outros modelos e alterne entre eles sem reescrever a integração, graças a uma API unificada compatível com OpenAI. Empresas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo com limites para funcionários. O modelo é ideal para criar chatbots de suporte com cenários definidos, redigir rascunhos de e-mails e descrições, resumir longas conversas e documentos, integrar um assistente ao seu produto via API ou testar prompts antes de migrar a carga para outros modelos.Perguntas frequentes sobre Llama 3.1 70B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O llama-3.1-70b-instruct trabalha com texto: escreve e edita, ajuda com código, analisa documentos e imagens carregados. A janela de contexto é de 131.072 tokens, permitindo arquivos grandes ou longas conversas. Adequado para assistentes, análise e automação via chamada de funções.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — suficiente para um artigo longo, análise detalhada ou grande trecho de código. Se atingir o limite, basta pedir para continuar: o contexto de 131.072 tokens permite manter toda a conversa.
Não há um modo de raciocínio separado marcado para este modelo. No entanto, você pode pedir para ele raciocinar passo a passo no prompt: dividir a tarefa e detalhar a solução. Se precisar de modelos com modo de raciocínio integrado, no BotHub é fácil alternar sem reescrever a integração.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode decidir qual ferramenta usar e retornar argumentos em formato estrito — útil para agentes, parsing e integração com seu backend. No BotHub, isso funciona via API unificada compatível com OpenAI.
Imagens e documentos podem ser carregados: o modelo analisará a imagem ou arquivo e responderá com texto — descrição, extração de dados, análise de tabela ou captura de tela. Áudio e vídeo não são suportados como entrada, mas no BotHub existem modelos específicos para isso na mesma janela.
Não temos dados sobre suporte a idiomas específicos, então é melhor testar com sua tarefa: alguns prompts mostrarão se o estilo e a precisão atendem às suas necessidades. No BotHub, outros modelos estão disponíveis para comparação na mesma janela.