Llama 3.3 70B Instruct
Rede Neural
Llama 3.3 70B Instruct é um modelo de texto multilíngue da Meta com 70 bilhões de parâmetros para tarefas de diálogo e instrução.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 131 072 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Recursos
- chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Llama 3.3 70B Instruct?
Llama 3.3 70B Instruct é um modelo de linguagem da Meta com 70 bilhões de parâmetros: pré-treinado e ajustado por instruções, funciona com entrada e saída de texto e é projetado para diálogos multilíngues. No BotHub, o modelo Llama 3.3 está disponível sem VPN ou cartão internacional: pague com cartão local em rublos pelo uso real dos tokens, sem assinaturas, e o saldo não expira. Outras redes neurais estão disponíveis na mesma janela para comparação rápida, e a API unificada do BotHub permite conectar o Llama ao seu serviço e substituí-lo por outro modelo sem reescrever a integração. Os dados são transmitidos de forma criptografada, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para criar assistentes de chat de suporte, resumir documentos longos ou conversas, reescrever e revisar rascunhos, preparar respostas para perguntas comuns de clientes e executar processamento em lote de textos via API.Perguntas frequentes sobre Llama 3.3 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.
Llama 3.3 70B Instruct é um modelo de texto da Meta para diálogo e trabalho por instruções: escreve e edita textos, analisa código, ajuda com refatoração e depuração, resolve problemas de lógica e STEM. O contexto de 128.000 tokens permite trabalhar com longas conversas, documentação ou um grande projeto inteiro.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — o suficiente para um artigo extenso, uma grande seção de documentação ou vários arquivos de código. Se o material não couber, basta pedir para continuar: o início permanecerá no contexto de 128.000 tokens e o modelo não perderá o fio da meada.
Não há um modo separado de raciocínio passo a passo indicado em nossos dados: o modelo geralmente responde imediatamente. Mas você pode obter uma análise detalhada via prompt — peça para descrever a solução passo a passo, comparar opções e só então tirar uma conclusão. Para lógica, matemática e análise de código, essa técnica funciona bem.
Sim. O modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON, sendo fácil de integrar em agentes, chatbots e pipelines: ele escolhe a ferramenta necessária e retorna os campos conforme o esquema definido. No BotHub, isso funciona via uma API unificada compatível com OpenAI, permitindo trocar de modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos podem ser carregados — o modelo analisará capturas de tela, diagramas, gráficos ou arquivos e responderá com texto. Áudio e vídeo como entrada não estão indicados em nossos dados. A geração além de texto também não está indicada: crie imagens e narrações com outros modelos na mesma janela do BotHub.
Em nossos dados, não há indicações sobre idiomas, portanto, não podemos prometer um nível específico de russo. A maneira mais fácil de verificar é na prática: envie sua consulta típica e avalie a resposta. Se as formulações não forem satisfatórias, mude para outro modelo na mesma janela — os tokens não expiram e o pagamento é feito pelo uso real.