Points clés
Llama 4 Scout est un modèle de langage multimodal open-source haute performance de Meta.
Fenêtre de contexte massive de 10 millions de tokens — idéale pour les longs documents et les tâches complexes.
Disponible via les meilleurs fournisseurs d’API : Novita AI, Lambda, Kluster.AI. API standardisées garantissant une intégration facile avec les systèmes web, mobiles et d’entreprise.
Llama 4 Scout est le dernier modèle de langage open-source de Meta, conçu pour des applications multilingues et multimodales puissantes. Il est facile à utiliser via les principaux fournisseurs d’API, rendant l’IA de pointe accessible aux développeurs et aux entreprises instantanément, sans configuration complexe ni matériel haut de gamme.
Qu’est-ce que Llama 4 Scout ?
Benchmark Llama 4 Scout
Source : Meta
Pourquoi choisir l’API ?
Avantages de l’API
API vs autres méthodes
Comment choisir un fournisseur d’API (5 critères)
Sortie maximale
Nombre maximum de tokens que le modèle peut générer en une seule réponse.
Plus élevé = Mieux
Exemple : Sur Novita AI, Llama 4 Scout prend en charge 131 072 tokens en contexte.
Coût d’entrée
Coût par million de tokens d’entrée traités (par exemple, prompts utilisateur, contexte).
Plus bas = Mieux
Sur Novita AI, Llama 4 Scout : 0,10 $ par million de tokens d’entrée.
Coût de sortie
Coût par million de tokens de sortie générés (par exemple, réponses du modèle).
Plus bas = Mieux
Sur Novita AI, Llama 4 Scout : 0,50 $ par million de tokens de sortie.
Latence
Délai entre l’envoi d’une requête et la réception du premier octet de réponse.
Plus bas = Mieux
Critique pour les chatbots, les traductions en direct ou les applications interactives.
Débit
Nombre de requêtes traitées par seconde (capacité système).
Plus élevé = Mieux
Un débit plus élevé permet de gérer les utilisateurs simultanés ou le traitement par lots.
Top 3 des fournisseurs d’API pour Llama 4 Scout
1. Novita AI
Novita AI est une plateforme cloud IA avancée qui permet aux développeurs de déployer facilement des modèles d’IA via une API simple. Elle propose également un cloud GPU fiable et abordable pour construire et faire évoluer des solutions d’IA.
Pourquoi choisir Novita AI ?
1. Efficacité du développement
- Modèles multimodaux intégrés : Les modèles avancés comme DeepSeek V3, DeepSeek R1 et LLaMA 3.3 70B sont déjà intégrés et disponibles pour une utilisation immédiate, sans configuration supplémentaire.
- Déploiement simplifié : Les développeurs peuvent lancer rapidement et facilement des modèles d’IA, sans avoir besoin d’une équipe d’IA spécialisée ni de procédures complexes.
2. Avantage en termes de coût
- Optimisation propriétaire : Des technologies d’optimisation uniques réduisent les coûts d’inférence de 30 % à 50 % par rapport aux grands fournisseurs, rendant l’IA plus abordable.
Comment accéder à Llama 4 Scout via l’API Novita ?
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library .
Essayez Llama 4 Scout maintenant !
Étape 2 : Démarrez votre essai gratuit
Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
Étape 3 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. Rendez-vous dans la page « Settings » et copiez la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 4 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant utile"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Bonjour !",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
2. Lambda
Lambda est le cloud GPU n°1 pour les équipes ML/IA qui entraînent, affinent et infèrent des modèles d’IA. Les ingénieurs peuvent y construire, tester et déployer facilement, en toute sécurité et à moindre coût des produits d’IA à grande échelle.
Pourquoi choisir Lambda ?
Comment accéder à Llama 4 Scout via Lambda ?
Vous pouvez également essayer les points de terminaison de l’API Lambda Cloud directement depuis le navigateur d’API. Pour configurer cette fonctionnalité :
- Rendez-vous sur la page des clés API dans le tableau de bord Lambda Cloud.
- Générez une clé API, puis copiez-la.
- Collez votre clé API ci-dessous, puis cliquez sur Set key.
Après avoir configuré la clé, rendez-vous dans la section Request du point de terminaison que vous souhaitez tester, remplissez les paramètres pertinents, puis cliquez sur Try pour effectuer une requête. La réponse et l’objet apparaîtront à la fin de la section.
3. Kluster.AI
Parasail est le premier réseau de déploiement d’IA — une grille mondiale de GPU haute performance conçue pour vous permettre d’expérimenter, déployer et faire évoluer l’infrastructure d’IA en temps réel, sans engagements à long terme ni dépendance envers un fournisseur. Que vous poussiez l’inférence en production, que vous exécutiez des jobs par lots massifs ou que vous expérimentiez avec les derniers modèles open-source, Parasail vous donne l’avantage infrastructurel pour aller vite et évoluer efficacement.
Pourquoi choisir Kluster.AI ?
Comment accéder à Llama 4 Scout via Kluster.AI ?
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.kluster.ai/v1",
api_key="INSERT_API_KEY", # Remplacez par votre véritable clé API
)
Llama 4 Scout se distingue comme un modèle de langage polyvalent, évolutif et rentable pour les applications d’IA modernes. Sa nature open-source, ses capacités multilingues et multimodales ainsi que son support API robuste en font un excellent choix pour les entreprises et les développeurs qui recherchent une IA avancée sans la charge de la gestion de l’infrastructure.
Foire aux questions
Qu’est-ce que Llama 4 Scout ?
Llama 4 Scout est le modèle de langage open-source avancé de Meta, comprenant 16 Mixture-of-Experts, prenant en charge 12 langues et une entrée multimodale (texte + image).
Comment puis-je accéder à Llama 4 Scout ?
Vous pouvez accéder instantanément à Llama 4 Scout via les API proposées par Novita AI, Lambda et Kluster.AI — aucun déploiement local n’est nécessaire.
Llama 4 Scout prend-il en charge plusieurs langues et images ?
Oui, il prend en charge 12 langues et accepte les entrées de texte et d’image pour des applications polyvalentes.
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API, tout en fournissant un cloud GPU fiable et abordable pour construire et faire évoluer des solutions.
