Meta付費運作正常
Llama 2 7B
API 模型名稱: llama-2-7b
Llama 2 7B 是 Meta 的聊天模型，於 Api.Airforce 統一 API 上提供服務。 它的定價為每百萬輸入 tokens TWD 42.37，每百萬輸出 tokens TWD 42.37。 透過 OpenAI 相容 API 以單一金鑰存取它，並可一併使用 Api.Airforce 上 65 種以上的其他模型。
定價
規格
- 供應商
- Meta
- 類型
- 聊天模型
Llama 2 7B 有哪些使用情境？
- 聊天機器人與助理 — 對話式 AI、起草文稿、摘要與問答。
Llama 2 7B 與相似模型比較
| 模型 | 智慧 | 脈絡長度 | 輸入 / 1M | 輸出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Llama 2 7B | — | — | TWD 42.37 | TWD 42.37 |
| Aion Rp Llama 3.1 8B | — | — | TWD 28.68 | TWD 57.36 |
| Hermes 3 Llama 3.1 405B | — | — | TWD 35.85 | TWD 35.85 |
| Hermes 3 Llama 3.1 70B | — | — | TWD 25.09 | TWD 25.09 |
價格為 Api.Airforce 依用量計費的每 1M token 費率。脈絡長度為最大輸入長度。
相關模型
Aion Rp Llama 3.1 8BMeta · TWD 28.68 / 1MHermes 3 Llama 3.1 405BMeta · TWD 35.85 / 1MHermes 3 Llama 3.1 70BMeta · TWD 25.09 / 1MLlama 2 13BMeta · TWD 63.55 / 1MLlama 2 70BMeta · TWD 42.37 / 1MLlama 3 70BMeta · TWD 84.73 / 1MLlama 3 8BMeta · TWD 42.37 / 1MLlama 3.1 405B InstructMeta · TWD 190.65 / 1MLlama 3.1 8B InstructMeta · TWD 1.96 / 1MLlama 3.2 1B InstructMeta · TWD 1.30 / 1MLlama 3.2 3B InstructMeta · TWD 1.96 / 1MLlama 3.3 70BMeta · TWD 13.69 / 1M
Llama 2 7B — 常見問題
- Llama 2 7B 的費用是多少？
- Llama 2 7B 採依用量計費，輸入 token 為每 1M TWD 42.37，輸出 token 為每 1M TWD 42.37。無需訂閱 — 僅需為實際用量付費。
- Llama 2 7B 具備哪些能力？
- Llama 2 7B 是 Meta 的聊天模型，可透過 Api.Airforce API 存取。
- Llama 2 7B 可以免費使用嗎？
- Llama 2 7B 為付費依用量計費模型 — 無需訂閱，僅依實際用量收費。
- 如何透過 API 使用 Llama 2 7B？
- Llama 2 7B 相容於 OpenAI。將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並傳入模型 ID llama-2-7b 及您的 Api.Airforce API 金鑰即可。
- Llama 2 7B 由誰開發？
- Llama 2 7B 是 Meta 的聊天模型，透過 Api.Airforce 統一閘道提供服務，涵蓋 100+ 個其他模型。
正在載入即時指標…
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透過 API 使用 Llama 2 7B
OpenAI 相容 — 將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並以 llama-2-7b 作為模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-2-7b",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="llama-2-7b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "llama-2-7b",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);