llama-4-scout-17b-16e-instruct - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشرThe Llama 4 collection of models are natively multimodal AI models that enable text and multimodal experiences. These models leverage a mixture-of-experts architecture to offer industry-leading performance in text and image understanding. Llama 4 Scout, a 17 billion parameter model with 16 experts
Modality
محادثة
Context window
328K Tokens
أقصى Output
16K Tokens
المنطقة
US
Weights
Weights مفتوحة
منشور
14 يوليو 2026
الأسعار
Input
5.88
ج.م لكل 1M Tokens
Output
17.64
ج.م لكل 1M Tokens
مثال على التكلفة الشهرية
558.67 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل llama-4-scout-17b-16e-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-4-scout-17b-16e-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-4-scout-17b-16e-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-4-scout-17b-16e-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-4-scout-17b-16e-instruct",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
]
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة llama-4-scout-17b-16e-instruct؟
5.88 ج.م لكل 1M من Input tokens؛ 17.64 ج.م لكل 1M من Output tokens. يُحتسب الاستخدام لكل Token بالجنيه المصري، بلا أي التزام بحد أدنى.
ما حجم الـ Context window في llama-4-scout-17b-16e-instruct؟
يدعم llama-4-scout-17b-16e-instruct Context window بحجم 327,680 Tokens (328K)، ويُخرج حتى 16,384 Output tokens في الاستجابة الواحدة.
أين يُستضاف llama-4-scout-17b-16e-instruct؟
يُخدَم llama-4-scout-17b-16e-instruct من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل llama-4-scout-17b-16e-instruct Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، llama-4-scout-17b-16e-instruct هو Model بـ Weights مفتوحة. وتستدعيه عبر واجهة API من SovereignEG مثل أي Model آخر في الكتالوج، مع محاسبة لكل Token بالجنيه المصري.
كيف أستخدم llama-4-scout-17b-16e-instruct عبر واجهة API؟
llama-4-scout-17b-16e-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-4-scout-17b-16e-instruct ومفتاح API الخاص بك.
Models ذات صلة
عرض كل الـ Models ←llama-3.3-70b-instruct-turbo
Meta · محادثة · Context 131K
5.88 ج.م / 1M Input tokens
llama-guard-4-12b
Meta · محادثة · Context 164K
10.59 ج.م / 1M Input tokens
Meta Llama 3.2 1B Instruct
Meta · محادثة · Context 60K
1.59 ج.م / 1M Input tokens
Meta Llama 3.2 3B Instruct
Meta · محادثة · Context 131K
2.94 ج.م / 1M Input tokens