Llama 4 Scout
Où il se situe
La qualité aux tests indépendants face au prix, parmi 135 autres modèles. Plus haut signifie plus performant, plus à gauche moins cher.
À propos de ce modèle
Llama 4 Scout est un modèle d’IA de Meta, disponible via l’API depuis le 5 avril 2025. Il peut lire jusqu’à 1 310 720 tokens en une seule requête, soit environ 2 458 pages de texte, et rédiger jusqu’à 16 384 tokens en une seule réponse. En plus du texte, il accepte en entrée des images.
Via l’API, il coûte 0,10 $US par million de tokens en entrée et 0,30 $US par million de tokens en sortie. Son prix le place parmi les modèles les plus abordables que nous suivons, ce qui en fait un bon choix pour les gros volumes.
Il peut appeler des outils et des fonctions, ce qui permet aux développeurs de le connecter à un moteur de recherche, une base de données ou d’autres logiciels. Ses poids sont publiés ouvertement (meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct) : il peut donc aussi être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel.
Scores de qualité
Classements →Où l’utiliser
Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 3. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.
| Fournisseur | Entréei | Sortiei | Contextei | Disponibilité (24 h)i |
|---|---|---|---|---|
DeepInfraLe moins cherfp8 | 0,10 $US | 0,30 $US | 320K | 99.9% |
Novitabf16 | 0,18 $US | 0,59 $US | 128K | 99.9% |
Google | 0,25 $US | 0,70 $US | 1.3M | — |
Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.
L’utiliser dans votre code
Appelez Llama 4 Scout via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "meta-llama/llama-4-scout", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-4-scout",
messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
model: "meta-llama/llama-4-scout",
messages: [{ role: "user", content: "Bonjour ! Que sais-tu faire ?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.
Ce que ça coûte en pratique
- 1 000 réponses de chatbot0,14 $US
- Résumer un document de 100 pages0,0053 $US
- Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois66,00 $US
Alternatives à prix similaire
| Modèle | Entréei | Sortiei | Contextei | |
|---|---|---|---|---|
GPT-6 Luna ProOpenAI | 0,10 $US | 0,50 $US | 1.1M | Comparer avec ⇄ |
Reka EdgeReka | 0,10 $US | 0,10 $US | 16K | Comparer avec ⇄ |
Qwen3.5-9BAlibaba Qwen | 0,10 $US | 0,15 $US | 256K | Comparer avec ⇄ |
Seed-2.0-MiniByteDance Seed | 0,10 $US | 0,40 $US | 256K | Comparer avec ⇄ |
Step 3.5 FlashStepFun | 0,10 $US | 0,30 $US | 256K | Comparer avec ⇄ |
Ministral 3 3B 2512Mistral AI | 0,10 $US | 0,10 $US | 128K | Comparer avec ⇄ |
Actualités sur Meta
Tout voir →Questions fréquentes
- Combien coûte Llama 4 Scout ?
- Via l’API, Llama 4 Scout coûte 0,10 $US par million de tokens en entrée et 0,30 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 0,14 $US.
- Quelle est la fenêtre de contexte de Llama 4 Scout ?
- Llama 4 Scout peut lire jusqu’à 1 310 720 tokens en une seule requête, soit environ 2 458 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 16 384 tokens en une seule réponse.
- Llama 4 Scout est-il open source ?
- Oui. Ses poids sont publiés (meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct) : vous pouvez le télécharger et l’exécuter sur votre propre matériel, ou l’utiliser via l’un des 3 fournisseurs d’API.
- Qui a créé Llama 4 Scout ?
- Llama 4 Scout est développé par Meta. Il est disponible via l’API depuis le 5 avril 2025.
- Llama 4 Scout est-il performant ?
- Llama 4 Scout obtient un indice général de 129,6 aux tests indépendants d’Epoch AI, soit le n° 115 sur 136 modèles suivis.
- Llama 4 Scout peut-il lire des images ?
- Oui. En plus du texte, il accepte en entrée des images.
- Quelles sont les alternatives à Llama 4 Scout ?
- Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : GPT-6 Luna Pro, Reka Edge et Qwen3.5-9B. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.