Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo

该模型属于 Llama 3.1 家族，是 8B 规模指令微调版本的托管形态，由 Helicone 提供调用入口，2024 年 7 月 23 日发布，权重开源可自托管。它要解决的核心问题是把「长上下文 + 指令跟随 + 工具调用」压到极低调用成本：128K tokens 上下文窗口与同量级单次最大输出，意味着整篇报告、长对话历史或大批量文档可以一次性投喂，不必先做切片与拼接。输入模态与输出模态均为纯文本，知识截止到 2024 年 7 月，不具备图像理解能力。能力项上开放了工具调用与温度调节，便于接入函数调用式流水线，并按任务性质调整输出随机性。相对同家族更大参数版本，它的取舍很明确：用一部分推理深度与知识密度换单价与吞吐，在分类、摘要、结构化抽取、简单 Agent 步骤等任务上更划算；涉及多步复杂推理或高准确率要求时，则应换用更大参数或推理型模型。本站未收录该模型的第三方跑分，能力判断仅基于规格与公开资料。

选型建议需要长上下文、高频、低成本的文本批处理与工具调用时选它；涉及复杂推理、高准确率或中文深度理解时，改用更大参数或推理型模型。

• 对成批客服对话或用户评论做主题打标与情感分类，用低单价摊薄高频调用成本
• 把长篇报告、合同或会议记录整篇输入，生成结构化摘要与要点清单
• 在 Agent 流程中承担意图识别、参数抽取与工具选择等前置步骤
• 为文案、邮件、商品描述生成多版初稿，再由人工或更大模型润色定稿
• 在 RAG 流水线中做召回结果的粗筛与相关性重排，减少下游模型输入量

采用 Llama 3.1 系列标准的 decoder-only 稠密 Transformer 路线，非混合专家结构，规格层面的重点是长上下文与指令微调。

• 结构路线decoder-only 稠密 Transformer，沿用该系列的分组查询注意力与旋转位置编码设计，参数量级为 8B，不采用 MoE 稀疏激活。
• 上下文设计上下文窗口与单次最大输出均为 128K tokens，长文档可整篇输入，适合替代「切片 + 多轮拼接」的旧流程。
• 能力接口开放工具调用与温度调节两项控制项，可嵌入函数调用式工作流，也能按抽取、创作等不同任务调节随机性。
• 信息披露权重开源、可自托管，具体层数与训练细节以官方模型卡为准；本站未收录该版本的跑分与技术报告数据。

开源权重

是

模型家族

llama

缺少本站收录的公开跑分，只能从规格与同系列定位做定性判断：这是一款以成本与上下文长度取胜的中小尺寸指令模型。

• 强项128K 长上下文配合极低单价，长文档摘要、批量分类、结构化抽取这类「量大、单次不难」的任务性价比突出。
• 强项指令微调版本对格式约束与工具调用较友好，配合温度调节可稳定产出 JSON、标签、短答等可控输出。
• 短板8B 稠密参数在复杂多步推理、代码难题与冷门知识上明显弱于同家族 70B 级模型，深度任务不宜直接委派。
• 短板纯文本输入输出，无视觉能力；中文等非英语语种表现通常不及英文，中文任务建议先小样本验证再放量。
• 适合把该模型放在流水线的前置环节做筛选、打标、改写与初稿，重活交给更大模型，形成分层调用的成本结构。

定价是它最主要的卖点：输入 0.02 美元/百万 tokens、输出 0.03 美元/百万 tokens，输出溢价仅五成，长输出任务尤其友好。

• 价格定位输入与输出单价都处在同屏对比模型的最低档，输出仅比输入高约五成，写长文时不会因输出计费迅速放大账单。
• 横向对比同家族 70B 版本输入价为 0.13 美元/百万 tokens，是本模型的数倍；ChatGPT-4o 输入 5 美元、输出 20 美元，量级差距更大。
• 同类参照Llama Guard 4 12B 输入 0.21 美元、DeepSeek Reasoner 输入 0.56 美元，均显著高于本模型，但各自承担不同任务定位。
• 平台差价models.dev 与 models.dev·helicone 两处报价一致，输入 0.02、输出 0.03 美元，相对输入价均为 0.0%，暂无缓存读价格可省。
• 省钱思路把长上下文预筛选、批量打标、初稿生成放在这一档，只把难例升级到高价模型，整体成本下降比单点压价更明显。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.02/M / $0.03/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的第三方跑分，同类对比表中的 AA 字段亦为空，任何能力的强弱判断都只能停留在定性层面。
• 边界知识截止 2024 年 7 月，之后的事件与版本信息需靠检索或工具调用补齐，不能依赖模型内部知识。
• 边界128K 是窗口上限而非有效利用长度，长上下文中段信息召回通常不及首尾，关键约束建议前置或复述。
• 边界仅收录 1 家平台，价格与可用性依赖 Helicone 单一渠道，需自建重试与降级方案。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。