Llama 3.1 8B Instruct
Rede Neural
Llama 3.1 8B Instruct é um modelo compacto da Meta da linha Llama 3.1 para tarefas de diálogo rápidas e trabalho via API.
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 8B Instruct?
Llama 3.1 8B Instruct é um modelo compacto da Meta da linha Llama 3.1, lançado em vários tamanhos. A versão de 8 bilhões de parâmetros foi treinada para seguir instruções e é focada em velocidade: responde rapidamente e consome recursos de forma eficiente, sendo ideal para tarefas com alto volume de solicitações. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos e apenas pelo que usar — tokens consumidos que não expiram. Mais de 250 outras redes neurais estão disponíveis na mesma janela: é fácil comparar respostas e alternar entre elas. Para desenvolvedores, há uma API única compatível com OpenAI — conecte uma vez e alterne modelos no sistema multimodal sem reescrever a integração, com conversas protegidas por criptografia AES-GCM. Útil para criar chatbots ou assistentes de suporte, processar grandes volumes de textos repetitivos, preparar rascunhos e resumos, prototipar cenários antes de usar modelos mais pesados ou integrar uma camada de linguagem rápida em serviços internos.Perguntas frequentes sobre Llama 3.1 8B 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-3.1-8b-instruct é um modelo instrutivo compacto da Meta para tarefas de texto cotidianas: responder perguntas, reescrever e resumir textos, extrair dados, scripts simples e correções de código. Aceita documentos e imagens, trabalha com um contexto de até 131.072 tokens e é adequado para solicitações repetitivas em massa.
O limite de saída é de 117.964 tokens por resposta: o suficiente para um documento longo, uma instrução detalhada ou um arquivo de código grande. O contexto total é de 131.072 tokens, portanto, sua solicitação, histórico de conversas e a própria resposta devem caber nesse volume.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados, portanto, não espere um pensamento passo a passo oculto. No entanto, você pode pedir diretamente ao modelo para descrever a solução passo a passo no texto da resposta — para tarefas simples, isso geralmente é suficiente. Para lógica complexa, mude para um modelo de raciocínio na mesma janela.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. Você descreve as ferramentas na solicitação, o modelo retorna os argumentos da chamada e seu código os executa. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso é conectado sem reescrever a integração, e o esquema de resposta é fácil de fixar para análise.
Imagens e documentos podem ser carregados — o modelo os aceita como entrada e responde com texto. Áudio e vídeo como formatos de entrada não estão indicados em nossos dados, portanto, para narração ou análise de vídeo, escolha um modelo especializado no BotHub: a alternância ocorre na mesma janela e pela mesma API.
Em nossos dados, o idioma das solicitações e respostas não está fixado, portanto, não podemos prometer uma qualidade específica em português — teste com suas próprias formulações, é rápido. Se o resultado não for satisfatório, mude para outro modelo na mesma janela do BotHub sem reescrever a integração, e você pagará apenas pelos tokens utilizados.