前三名 Llama 4 Scout API 解決方案：效能、價值與簡潔性

什麼是 Llama 4 Scout？
為什麼選擇 API？
如何選擇 API 供應商（5 項指標）
前三名 Llama 4 Scout API 供應商
常見問題

重點摘要

Llama 4 Scout 是由 Meta 推出的開源高效能大型語言多模態模型。

龐大的 1000 萬 Token 上下文視窗 — 適合處理長篇文件與複雜任務。

可透過頂尖 API 供應商使用 ：Novita AI、Lambda、Kluster.AI。 標準化 API 確保能輕鬆整合至網頁、行動裝置與企業系統。

Llama 4 Scout 是 Meta 最新的開源大型語言模型，專為強大的多語言與多模態應用而設計。透過領先的 API 供應商，開發者與企業即可立即使用最先進的 AI，無需複雜設定或高階硬體。

什麼是 Llama 4 Scout？

Llama 4 Scout 基準測試

資料來源：Meta

為什麼選擇 API？

API 的優點

API 與其他方法的比較

如何選擇 API 供應商（5 項指標）

最大輸出

模型在單次回應中能產生的最大 Token 數量。
越高越好

範例：在 Novita AI 上，Llama 4 Scout 支援 131,072 個 Token 的上下文。

輸入成本

每處理一百萬個輸入 Token（例如使用者提示、上下文）的費用。
越低越好

在 Novita AI 上，Llama 4 Scout：每 100 萬輸入 Token 收費 $0.1 美元。

輸出成本

每產生一百萬個輸出 Token（例如模型回應）的費用。
越低越好

在 Novita AI 上，Llama 4 Scout：每 100 萬輸出 Token 收費 $0.5 美元。

延遲

從發送請求到收到第一個回應位元組之間的時間延遲。
越低越好

對於聊天機器人、即時翻譯或互動式應用程式至關重要。

吞吐量

系統每秒可處理的請求數量。
越高越好

較高的吞吐量能處理更多並發使用者或批次處理。

前三名 Llama 4 Scout API 供應商

1. Novita AI

Novita AI 是先進的 AI 雲端平台，讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型。同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展 AI 解決方案。

為什麼選擇 Novita AI？

1. 開發效率

內建多模態模型： DeepSeek V3、DeepSeek R1、LLaMA 3.3 70B 等先進模型已預先整合，可立即使用，無需額外設定。
簡化部署流程： 開發者能快速輕鬆地啟動 AI 模型，無需專門的 AI 團隊或複雜程序。

2. 成本優勢

獨家優化技術： 與主要供應商相比，專有的優化技術可將推論成本降低 30% 至 50%，讓 AI 更加經濟實惠。

如何透過 Novita API 存取 Llama 4 Scout？

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。

立即試用 Llama 4 Scout！

步驟 2：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 3：取得您的 API 金鑰

為了驗證 API，我們會提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 4：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理工具來安裝 API。

安裝完成後，將所需的函式庫匯入開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是針對 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
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": "Hi there!",
        }
    ],
    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 是 ML/AI 團隊訓練、微調與推論 AI 模型的首選 GPU 雲端服務，工程師能輕鬆、安全且經濟地大規模建置、測試與部署 AI 產品。

為什麼選擇 Lambda？

如何透過 Lambda 存取 Llama 4 Scout？

您也可以直接從 API 瀏覽器嘗試 Lambda Cloud API 端點。若要設定此功能：

前往 Lambda Cloud 儀表板中的 API 金鑰頁面。
產生一組 API 金鑰，然後複製該金鑰。
在下方貼上您的 API 金鑰，然後點擊 設定金鑰。

設定金鑰後，前往您要測試的端點的 請求 ** 區段，填入相關參數，然後點擊 ** 嘗試 以發送請求。回應狀態與物件會顯示在該區段的結尾。

3. Kluster.AI

Parasail 是首個 AI 部署網路 — 一個全球高效能 GPU 網格，讓您能即時實驗、部署與擴展 AI 基礎設施，無需長期承諾或供應商鎖定。無論是進行生產推論、執行大量批次作業，或是實驗最新的開源模型，Parasail 都能為您提供基礎設施優勢，讓您快速行動並高效擴展。

為什麼選擇 Kluster.AI？

如何透過 Kluster.AI 存取 Llama 4 Scout？

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.kluster.ai/v1",
    api_key="INSERT_API_KEY",  # 換成您的實際 API 金鑰
)

Llama 4 Scout 是現代 AI 應用中一款多功能、可擴展且具成本效益的語言模型。其開源特性、多語言與多模態能力，以及強大的 API 支援，使其成為企業與開發者尋求進階 AI 功能而無需承擔基礎設施管理負擔的絕佳選擇。

常見問題

什麼是 Llama 4 Scout？

Llama 4 Scout 是 Meta 先進的開源大型語言模型，具備 16 個混合專家（MoE），支援 12 種語言，並接受多模態（文字 + 圖片）輸入。

如何存取 Llama 4 Scout？

您可以透過 Novita AI、Lambda 和 Kluster.AI 提供的 API 立即使用 Llama 4 Scout，無需本地部署。

Llama 4 Scout 支援多種語言和圖片嗎？

是的，它支援 12 種語言，並可接受文字與圖片輸入，適用於多種應用場景。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，讓開發者能透過簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展。

前三名 Llama 4 Scout API 解決方案：效能、價值與簡潔性

重點摘要

什麼是 Llama 4 Scout？