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Llama 4 ScoutOPEN
Llama 4 Scout (Meta): preços da API ao vivo, janela de contexto e as melhores alternativas de código aberto, monitoradas diariamente pelo OpenSourceAI.tech.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados a cada hora em relação aos preços da lista do fornecedor.
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Llama 4 Scout, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Com o mesmo orçamento, Llama 4 Scout oferece 5.5 vezes mais capacidade. Pesos abertos também significam que você pode auto-hospedá-lo e não pagar nada por token.
Sobre este modelo
Llama 4 Scout é um modelo de IA de peso aberto da Meta. Você pode baixá-lo e hospedá-lo gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados por hora, para quando você prefere conveniência em vez de auto-hospedagem.
Perguntas frequentes
O que é o Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout é um modelo de linguagem de IA da Meta. Ele é de peso aberto: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 10 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Llama 4 Scout é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Llama 4 Scout e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0,1 por milhão de tokens de entrada e $0,3 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Llama 4 Scout?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 58.7%, MMLU-Pro 75.2%, Humanity's Last Exam 4.3%, Long Context Reasoning 25.8%, LiveCodeBench 29.9%, SciCode 17%, MATH-500 84.4%, AIME 28.3%, AIME 2025 14%, IFBench 39.5%, τ²-Bench 15.5%, τ-Bench Banking 3.3%, Terminal-Bench 3.7%, Terminal-Bench Hard 1.5%. É particularmente usado para geração de código.
Quão rápido é o Llama 4 Scout?
Ele gera cerca de 80.7 tokens por segundo, com uma mediana 0.6s de atraso antes do primeiro token. Medido independentemente pela Artificial Analysis.
Posso auto-hospedar o Llama 4 Scout?
Sim. O Llama 4 Scout tem pesos abertos, então você pode baixá-lo e executá-lo na sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.
Alternativas de código aberto
Dependendo da sua carga de trabalho, um modelo de peso aberto que você pode auto-hospedar pode reduzir os custos drasticamente ou eliminar completamente a cobrança por token. Nossas páginas de comparação colocam este modelo lado a lado com os concorrentes de código aberto mais fortes.