nim/meta/llama-3.3-70b-instruct - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشرllama-3.3-70b-instructThe Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out).
Modality
محادثة
Context window
131K Tokens
أقصى Output
16K Tokens
المنطقة
US
منشور
18 يوليو 2026
الأسعار
Input
5.88
ج.م لكل 1M Tokens
Output
18.82
ج.م لكل 1M Tokens
مثال على التكلفة الشهرية
576.32 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل nim/meta/llama-3.3-70b-instruct مع أي SDK متوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL إلى https://backend.sovereigneg.com/v1 واستخدم مفتاح API الخاص بك من SovereignEG.
تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي
POST /v1/chat/completions — متوافق مع OpenAI: استخدم seg-sdk الخاص بنا، أو أي OpenAI SDK كبديل مباشر.
from seg import SEG # pip install seg-sdk
client = SEG(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://backend.sovereigneg.com/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://backend.sovereigneg.com/v1",
apiKey: "YOUR_API_KEY",
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: "llama-3.3-70b-instruct",
messages: [
{ role: "user", content: "What are some fun things to do in Cairo?" },
],
})
console.log(response.choices[0].message.content)curl https://backend.sovereigneg.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.3-70b-instruct",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
]
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة nim/meta/llama-3.3-70b-instruct؟
5.88 ج.م لكل 1M من Input tokens؛ 18.82 ج.م لكل 1M من Output tokens. يُحتسب الاستخدام لكل Token بالجنيه المصري، بلا أي التزام بحد أدنى.
ما حجم الـ Context window في nim/meta/llama-3.3-70b-instruct؟
يدعم nim/meta/llama-3.3-70b-instruct Context window بحجم 131,072 Tokens (131K)، ويُخرج حتى 16,384 Output tokens في الاستجابة الواحدة.
أين يُستضاف nim/meta/llama-3.3-70b-instruct؟
يُخدَم nim/meta/llama-3.3-70b-instruct من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
كيف أستخدم nim/meta/llama-3.3-70b-instruct عبر واجهة API؟
nim/meta/llama-3.3-70b-instruct متاح عبر واجهة API من SovereignEG المتوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL في الـ SDK لديك إلى https://backend.sovereigneg.com/v1، واستدعِ Endpoint /v1/chat/completions مع Model ID llama-3.3-70b-instruct ومفتاح API الخاص بك.
Models ذات صلة
عرض كل الـ Models ←nim/meta/llama-3.1-70b-instruct
nim · محادثة · Context 131K
23.52 ج.م / 1M Input tokens
nim/meta/llama-3.1-8b-instruct
nim · محادثة · Context 131K
2.94 ج.م / 1M Input tokens
Arize AI Qwen 2 1.5B Instruct
arize-ai · محادثة · Context 33K
5.88 ج.م / 1M Input tokens
Beam 1.0 501B A23B
reflection · محادثة · Context 1M
23.52 ج.م / 1M Input tokens