llama-guard-4-12b - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشرLlama Guard 4 is a natively multimodal safety classifier with 12 billion parameters trained jointly on text and multiple images. Llama Guard 4 is a dense architecture pruned from the Llama 4 Scout pre-trained model and fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification) and in LLM responses (response classification). It itself acts as an LLM: it generates text in its output that indicates whether a given prompt or response is safe or unsafe, and if unsafe, it also lists the content categories violated.
Modality
محادثة
Context window
164K Tokens
أقصى Output
16K Tokens
المنطقة
US
Weights
Weights مفتوحة
منشور
14 يوليو 2026
الأسعار
Input
10.59
ج.م لكل 1M Tokens
Output
10.59
ج.م لكل 1M Tokens
مثال على التكلفة الشهرية
688.05 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل llama-guard-4-12b 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-guard-4-12b",
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-guard-4-12b",
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-guard-4-12b",
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-guard-4-12b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What are some fun things to do in Cairo?"}
]
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة llama-guard-4-12b؟
10.59 ج.م لكل 1M من Input tokens؛ 10.59 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-guard-4-12b؟
يدعم llama-guard-4-12b Context window بحجم 163,840 Tokens (164K)، ويُخرج حتى 16,384 Output tokens في الاستجابة الواحدة.
أين يُستضاف llama-guard-4-12b؟
يُخدَم llama-guard-4-12b من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل llama-guard-4-12b Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، llama-guard-4-12b 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-guard-4-12b عبر واجهة API؟
llama-guard-4-12b 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-guard-4-12b 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-4-scout-17b-16e-instruct
Meta · محادثة · Context 328K
5.88 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