# Llama 4 Scout

> Мультимодальный помощник для диалога, анализа изображений и визуальных вопросов. Подходит для работы с текстом и изображениями в одном запросе.

- **ID для API:** `meta-llama/llama-4-scout`
- **Тип Модели:** Чат-модель
- **Контекст:** 327 680 токенов
- **Максимум на ответ:** 294 912 токенов
- **Вход:** текст, изображение → **Выход:** текст

## Описание

#### Суть
Мультимодальная языковая модель Meta, предназначенная для диалогового взаимодействия и задач с изображениями. В семействе Llama 4 она задумана как более компактный вариант для широкого круга сценариев. Архитектура использует смесь экспертов и раннее объединение текстовых и визуальных данных.

#### Сильные стороны
Модель может учитывать текст и изображения в рамках одного запроса, что подходит для визуальных вопросов, описания изображений и рассуждений по их содержимому. Инструкционная настройка ориентирована на общение в формате помощника. Meta также указывает поддержку нескольких языков; в карточке модели перечислены арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский.

#### Контекст и модальности
В каталоге для этой версии указано контекстное окно 327 680 токенов. На вход принимаются текст и изображения, на выходе формируется текст. Генерация видео и аудио не заявлена в данных каталога.

#### Типовые сценарии
Модель можно использовать для диалога, ответов на вопросы по изображениям, их описания и визуального анализа. Благодаря длинному контексту она также подходит для суммирования нескольких документов, разбора больших текстовых материалов и работы с обширными фрагментами кода, если эти задачи соответствуют настройке приложения.

#### Ограничения
Это статическая модель, обученная на офлайн-данных; сведения о событиях после августа 2024 года могут отсутствовать. Meta указывает, что семейство ориентировано на поддерживаемые языки и сценарии, описанные в карточке модели. Для внедрения в приложение разработчикам следует самостоятельно оценить качество ответов и настроить необходимые меры безопасности. Модель распространяется по Llama 4 Community License, а не по лицензии без условий.

#### Отличие от соседей по семейству
В сравнении с Maverick Scout позиционируется как более компактный вариант Llama 4. Оба относятся к мультимодальному семейству, но отличаются конфигурацией архитектуры и целевым балансом возможностей. Выбор зависит от того, важнее ли более компактный вариант для заданного приложения или характеристики старшей модели.

## Цены

- Запрос / 1М: 9,47 ₽
- Ответ / 1М: 28,42 ₽

## Параметры

max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, top_k, seed, min_p, logit_bias, structured_outputs, tools, tool_choice

## Провайдеры

Выбрать Провайдера можно параметром `provider` в запросе.

| Провайдер | Цена | Контекст | Макс. ответ | Данные в РФ | 152-ФЗ |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| deepinfra/fp8 | Запрос / 1М: 11,84 ₽; Ответ / 1М: 35,52 ₽ | 327 680 | 16 384 | — | — |
| google-vertex/us-east5 | Запрос / 1М: 29,6 ₽; Ответ / 1М: 82,89 ₽ | 1 310 720 | 8 192 | — | — |
| deepinfra/fp8/flex | Запрос / 1М: 9,47 ₽; Ответ / 1М: 28,42 ₽ | 327 680 | 294 912 | — | — |
| deepinfra/fp8/priority | Запрос / 1М: 17,76 ₽; Ответ / 1М: 53,29 ₽ | 327 680 | 294 912 | — | — |

## Быстрый старт

```bash
curl https://polza.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $POLZA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "meta-llama/llama-4-scout",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Привет"
    }
  ]
}'
```

## Ссылки

- Страница: https://polza.ai/models/meta-llama/llama-4-scout
- Каталог: https://polza.ai/models