Meta Llama 3.3 70B Instruct
MODEL PROFILE模型资料Helicone · 2024-12-06 发布 · llama 家族 · 开源权重 · 2 家平台收录
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Meta Llama 3.3 70B Instruct 是 Llama 系列中面向指令跟随与对话任务的 70B 级开源权重模型，适合需要长上下文、可自托管、且对单位调用成本敏感的开发者与产品团队。
模型介绍
该模型属于 llama 家族，为指令微调（Instruct）版本，权重对外开放，知识截止时间为 2024 年 12 月。它解决的问题集中在两类需求：一是长文档、长对话、代码库级上下文的处理，128000 tokens 的上下文窗口可以容纳较长的材料而不必做激进切分；二是可控成本下的通用文本生成与工具编排，单次最大输出 16400 tokens，够覆盖大多数回复与生成任务。输入输出均为纯文本，支持工具调用与温度调节，便于接入函数调用流程并调节输出稳定性。本站厂商字段标注为 Helicone，实际使用中多以托管推理服务的形式按 token 计费，官方价格口径为输入 0.13 美元/百万 tokens、输出 0.39 美元/百万 tokens。开源权重意味着既可以走第三方托管，也可以在自有环境部署，部署方式的选择会直接影响总成本与数据边界。
选型建议需要长上下文、纯文本、低成本且可能自托管的场景可以选它；若依赖多模态输入、需要跑分背书的复杂推理，或对输出长度有更高要求，则不宜作为首选。
关键指标
适用场景
- 处理长合同、研报或技术文档的摘要与问答，利用 128K 上下文减少切分带来的信息断裂
- 搭建需要函数调用的客服或业务助手，通过工具调用连接订单、知识库等外部系统
- 批量生成产品文案、邮件与结构化文本，用温度调节在稳定性与多样性之间取平衡
- 在自有环境部署开源权重，用于对数据不出域有要求的内部文本处理流程
- 作为多模型路由中的低成本档位，承接对推理深度要求不高的日常请求
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、结构化输出、附件（上游未公开，本站不估算）。 资料已 705 天没更新，规格与价格可能已变；发布 705 天。
规格与能力
上面没列到的字段沿用 Llama 系列的解码器式 Transformer 结构，以指令微调权重交付，规格层面的确定信息集中在上下文与输出上限。
- 结构采用 Llama 系列一贯的稠密解码器架构并以指令微调权重发布，权重开放，可自托管或经第三方推理平台调用。
- 能力128000 tokens 上下文配 16400 tokens 单次输出上限，适合长材料阅读与中长篇幅生成，并内置工具调用与温度调节。
- 披露层数、注意力变体、训练数据构成等细分参数公开资料较少，本站未收录相关技术报告细节，不宜据此做工程选型定论。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- llama
能力
工具调用温度调节
性能表现
规格上以长上下文和高性价比为主要卖点，但本站未收录该模型的第三方跑分，能力判断只能停留在定性层面。
- 强项128K 上下文与 16.4K 输出组合，加上工具调用支持，适合长文档问答、多轮对话与函数编排类任务。
- 短板仅支持文本输入输出，缺少图像、音频等多模态能力；本站无跑分数据，复杂推理与代码表现的强弱缺乏可核对依据。
- 适合对成本敏感、需要较长上下文且可接受纯文本的通用生成场景，不太适合以多模态或极复杂推理为核心的产品。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方计价为输入 0.13 美元/百万 tokens、输出 0.39 美元/百万 tokens，在同类可比模型中处于偏低区间，但不同平台挂牌价差异明显。
- 定位输入 0.13、输出 0.39 美元/百万 tokens 的定价，对应的是 70B 级开源权重模型中的低价位段，适合高频调用场景。
- 横向对比相对 DeepSeek Reasoner 输入价低约 330.8%，相对 ChatGPT-4o 低约 3746.2%，但明显高于 Llama 3.1 8B Instruct Turbo（低约 84.6%）。
- 平台差价models.dev 与 helicone 均报 0.13/0.39，ovhcloud 报 0.74/0.74，输入价高出约 469.2%，接入前需比对具体渠道报价。
- 省钱输出单价约为输入的三倍，控制生成长度、把重复上下文交给缓存或前置检索，比单纯切换平台更能压低账单。
平台报价对比
3 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.13/M | $0.39/M | — | 0.0% |
| models.dev · helicone | $0.13/M | $0.39/M | — | 0.0% |
| models.dev · ovhcloud | $0.74/M | $0.74/M | — | +469.2% |
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 $0.13/M / $0.39/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。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Meta Llama 3.1 8B Instruct Turbo | 128K | $0.02/M | $0.03/M | -84.6% | — |
| Meta Llama Guard 4 12B | 131.1K | $0.21/M | $0.21/M | +61.5% | — |
| Baidu Ernie 4.5 21B A3B Thinking | 128K | $0.07/M | $0.28/M | -46.2% | — |
| DeepSeek V3.1 Terminus | 128K | $0.27/M | $1/M | +107.7% | — |
| OpenAI ChatGPT-4o | 128K | $5/M | $20/M | +3746.2% | — |
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
关于 Meta Llama 3.3 70B Instruct 的常见问题
5 条Meta Llama 3.3 70B Instruct 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.13/M、输出 $0.39/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Meta Llama 3.3 70B Instruct 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 128K（128,000 tokens），单次最大输出 16.4K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Meta Llama 3.3 70B Instruct 是开源模型吗？
Meta Llama 3.3 70B Instruct 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Meta Llama 3.3 70B Instruct 支持哪些能力？
按当前资料，Meta Llama 3.3 70B Instruct 支持工具调用、温度调节。输入输出模态为 文本。
Meta Llama 3.3 70B Instruct 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 2 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录该模型的公开跑分，任何能力强弱判断都只能基于规格与公开定性描述，不能替代自建评测。
- 边界仅支持文本模态，知识截止 2024 年 12 月，单次输出上限 16400 tokens，超长生成需分段处理。
- 价格官方价与各平台挂牌价并不一致，ovhcloud 等渠道溢价明显，成本测算应以实际接入渠道为准。
资料说明
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。
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；价格单位为美元 / 百万 tokens。
