Llama Guard 4 12B

Llama Guard 4 12B 是什麼？

Llama Guard 4 是基於 Llama 4 Scout 的多模態預訓練模型，針對內容安全分類進行微調。

每 1M 輸入 / 輸出 token

$0.18 / $0.18

起始價

上下文視窗

164K

每次回覆最多輸出 16K

輸入

圖像 + 文字

輸出：文字

Llama Guard 4 12B 能做什麼

• 圖像理解

Llama Guard 4 12B 與同類模型價格對比

Llama Guard 4 12B 和最接近的模型實際付多少：同一類用途、來自我們主推的系列、價格相差不超過約 3 倍。

• Llama Guard 4 12B 對比 GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna 價格為 $0.27，是 Llama Guard 4 12B 的 1.5 倍。

  最高級距 9 折

  GPT-6 Luna API 

• Llama Guard 4 12B 對比 Qwen3.8 Flash

  Qwen3.8 Flash 價格為 $0.295，是 Llama Guard 4 12B 的 1.6 倍。

  最高級距 7.5 折

  Qwen3.8 Flash API 

• Llama Guard 4 12B 對比 GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash 價格為 $0.325，是 Llama Guard 4 12B 的 1.8 倍。

  GLM 5.3 Flash API 

• Llama Guard 4 12B 對比 Gemini 2.5 Flash Lite

  Gemini 2.5 Flash Lite 價格為 $0.225，是 Llama Guard 4 12B 的 1.3 倍。

  最高級距 9 折

  Gemini 2.5 Flash Lite API 

• Llama Guard 4 12B 對比 DeepSeek V3.2

  DeepSeek V3.2 價格為 $0.35，是 Llama Guard 4 12B 的 1.9 倍。

  DeepSeek V3.2 API 

Llama Guard 4 12B 規格

Llama Guard 4 12B 的技術參數，取自 OceanToken 模型目錄。

上下文視窗

164K token

163,840

最大輸出

16K token

16,384

輸入

圖像, 文字

輸出

文字

推理

尚未公布

工具呼叫

尚未公布

結構化輸出

尚未公布

Llama Guard 4 12B 模型 ID 與端點

OceanToken 模型 ID

meta-llama/llama-guard-4-12b已複製

OpenAI 相容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已複製

端點

POST /v1/chat/completions已複製

Llama Guard 4 12B API 價格

價格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目錄。依用量從預付餘額扣費，無需訂閱。

Llama Guard 4 12B 費用計算器

選一個典型請求，或填入自己的 token 數。計算器按本頁起始價計算，並列出上面對比的模型在同樣用量下的費用。

按起始價（第 1 級距）計算。快取命中的輸入按快取讀取價計費；快取寫入未計入，因為它取決於提示前綴變動的頻率。主控台會顯示你所在級距的價格。

單次請求費用

按上面的起始價計算輸入和輸出 token，不含快取。

如何在 OceanToken 上使用 Llama Guard 4 12B

三步從沒有帳戶到送出可用的請求。同一組 key 和餘額可用於目錄中的所有模型。

1. 1

   建立帳戶並取得 API Key

   註冊 OceanToken 帳戶，然後建立一組 key。一組 key 可呼叫你帳戶能用的所有模型。

   取得 API Key 

2. 2

   儲值

   OceanToken 採預付制：儲值後，每次請求從餘額扣費。主控台會顯示你所在級距的價格。

   儲值 

3. 3

   在程式碼中呼叫 Llama Guard 4 12B

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 meta-llama/llama-guard-4-12b。下面的程式碼送出一次請求。

   from openai import OpenAI
   # 在 OceanToken 主控台建立 API Key
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="meta-llama/llama-guard-4-12b",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   文件：參數、請求範例與同類模型