Характеристики
Контекстное окно 164K
Дата релиза 30 апреля 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Изображения
- Текст
Исходящие данные:
- Текст
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены.
Цены по провайдерам
RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.
-
1
DeepInfra
17 ₽Входящие -
2
Groq
19 ₽Входящие -
3
Together
19 ₽Входящие
Умная маршрутизация запросов
Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.
- Автоматический выбор
- Отказоустойчивость
- Лучшая цена
Цены по провайдерам
RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.
-
1
DeepInfra
17 ₽Исходящие -
2
Groq
19 ₽Исходящие -
3
Together
19 ₽Исходящие
Умная маршрутизация запросов
Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.
- Автоматический выбор
- Отказоустойчивость
- Лучшая цена
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
Llama Guard 4 — это многомодальная предварительно обученная модель, основанная на Llama 4 Scout, доработанная для классификации безопасности контента. Подобно предыдущим версиям, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация запросов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она функционирует как LLM, генерируя текст на выходе, который указывает, является ли данный запрос или ответ безопасным или небезопасным, и если небезопасным, то также перечисляет категории контента, которые были нарушены.
Llama Guard 4 была настроена для защиты от стандартизированной таксономии угроз MLCommons и разработана для поддержки многомодальных возможностей Llama 4. В частности, она объединяет функции предыдущих моделей Llama Guard, обеспечивая модерацию контента для английского и нескольких поддерживаемых языков, а также улучшенные возможности обработки смешанных текстово-изображенческих запросов, включая несколько изображений. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в Llama Moderations API, расширяя надежную классификацию безопасности на текст и изображения.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-guard-4-12b",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "meta-llama/llama-guard-4-12b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "meta-llama/llama-guard-4-12b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}'