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.
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 3.3 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.