Meta
·Released on 5 апр. 2025 г.Llama 4 Scout API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare Llama 4 Scout with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков Llama 4 Scout: поставщиков — 16, цены от $0.010/request. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Meta Llama 4 Scout is a compact open-weight model in the Llama 4 family, designed for efficient inference, on-device deployment, and low-latency agent workloads.
Качество
#104of 112
43.0
Оценка LMSpeed
Скорость
#32of 80
75char/s
1.62 s
Стоимость
#33of 186
$0.010/ 1M · 8:1 in:out
$0.0016 in · $0.0084 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Математика44.3Оценка3/4 Измеренные измерения
80% интервал: 35.0–53.6
foundational math48.6
math_500 · math_500
competition math49.8
aime · aime
proof frontier34.5
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#2Следование инструкциям43.3Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 27.3–59.3
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization43.3
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#3Рассуждение41.7РейтинговаяОбщий рейтинг #623/4 Измеренные измерения
80% интервал: 33.1–50.4
abstract logicТолько априорное
scientific causal42
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraints47.8
mmlu_pro · mmlu_pro
evidence verification35.4
lcr · lcr
#4Знания38.8Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 22.8–54.8
broad knowledge38.8
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#5Программирование34.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 20.1–48.0
code generation34.1
livecodebench · livecodebench / scicode · scicode
repository engineeringТолько априорное
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
#6Агенты33.6Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 21.8–45.4
planningТолько априорное
tool use36.1
tau · tau2_bench
environment execution31.1
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa
recovery reliabilityТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
1.3Mtokens
≈ 1.6K pages of text
OUTPUT
16.4Ktokens
8K128K1M4M
1.3M
Возможности
Technical Details
- Вход
- Выход
- Всего параметров
- 17B
- Выпущена
- Apr 2025
- Срез знаний
- 2024-08-31
- Токенизатор
- Llama4
- Архитектура
- text+image->text
- Модерация
- Нет
- Поддерживаемые параметры
- frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 15 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score43.0#104 / 112
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Скорость и задержка
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Скорость вывода128.6 tok/s#32 / 80Время до первого токена0.64 s#16 / 80
Скорость и задержка
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Скорость вывода
Output speed
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка128.6 tok/s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Время до первого токена
Time to first token
Рейтинг LMSpeed#16
Оценка0.64 s
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$0.190/M#33 / 186Цена выходных данных$0.680/M#32 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#33
Оценка$0.190/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка$0.680/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка33.680% интервал21.8–45.42/4 Измеренные измеренияAA Agentic Index1.1#69 / 70Τ²-bench results15.5#81 / 82
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментов36.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -1.96 · q 1.00
Среда и длительное выполнение31.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa · z -2.65 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершенияТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#81
Оценка15.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
GDPval-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#70
Оценка109.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка34.180% интервал20.1–48.01/4 Измеренные измеренияLiveCodeBench29.9%#89 / 115SciCode21.3%#89 / 89
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Генерация кода34.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
livecodebench · livecodebench · z -0.51 · q 1.00
scicode · scicode · z -2.54 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
LiveCodeBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#89
Оценка29.9%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#89
Оценка21.3%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#112
Оценка17.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка41.7#6280% интервал33.1–50.43/4 Измеренные измеренияMMLU-Pro75.2%#85 / 129GPQA58.7%#175 / 218
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение42
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.71 · q 1.00
gpqa · gpqa · z -0.85 · q 1.00
hle · hle · z -0.95 · q 1.00
Многошаговые ограничения47.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
mmlu_pro · mmlu_pro · z -0.50 · q 1.00
Интеграция и проверка свидетельств35.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -2.30 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#85
Оценка75.2%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#175
Оценка58.7%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#191
Оценка3.8%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#100
Оценка30.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка38.880% интервал22.8–54.81/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index10.3#109 / 117AA-GPQA Diamond58.7#103 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания38.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -1.57 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#109
Оценка10.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#103
Оценка58.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#103
Оценка15.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#44
Оценка79.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка44.380% интервал35.0–53.63/4 Измеренные измеренияAIME28.3%#42 / 68MATH-50084.4%#44 / 73
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Базовая математика48.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
math_500 · math_500 · z -0.16 · q 1.00
Олимпиадная математика49.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aime · aime · z -0.05 · q 1.00
Продвинутые доказательства34.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z -2.39 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AIMEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#42
Оценка28.3%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
MATH-500Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#44
Оценка84.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено15 сент. 2026 г.
Достоверность4
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияAA-MMMU-Pro52.9#63 / 68Design Arena Website761.0#78 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#78
Оценка761.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка43.380% интервал27.3–59.31/4 Измеренные измеренияAA-IFBench39.5#70 / 84
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций43.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -1.18 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#70
Оценка39.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Эндпоинты OpenRouter
3 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
DeepInfra deepinfra/fp8 | $0.100/M | $0.300/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Novita novita/bf16 | $0.180/M | $0.590/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex/us-east5 | $0.250/M | $0.700/M | — | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare Llama 4 Scout API pricing across 16 providers. Prices range from $0.010/request to $75.00/M. 素墨API offers the lowest rate at $0.010/request.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | llama-4-scout-17b-16e-instruct | default | -80%$0.038/M | -82%$0.121/M | — | — | — | |
L1 100% | llama-4-scout-17b-16e-instruct | default | -57%$0.082/M | -62%$0.259/M | — | — | — | |
L1 100% | llama-4-scout | default | -57%$0.082/M | -62%$0.259/M | — | — | — | |
L1 99% | llama-4-scout | default | $0.300/M | $0.945/M | — | — | — | |
L1 100% | meta-llama/llama-4-scout | default | $3.75/M | $15.00/M | — | — | — | |
L1 99% | llama-4-scout | default | -78%$0.041/M | -81%$0.129/M | — | — | — | |
L1 100% | meta-llama/llama-4-scout | default | $0.500/M | $1.50/M | — | — | — | |
L1 46% | llama-4-scout | default | $0.010/request | - | — | — | — | |
L1 0% | llama-4-scout | default | -78%$0.041/M | -81%$0.129/M | — | — | — | |
L1 0% | llama-4-scout | default | -68%$0.062/M | -71%$0.194/M | — | — | — | |
L1 0% | meta-llama/llama-4-scout | default | -39%$0.116/M | -36%$0.434/M | — | — | — | |
L1 0% | llama-4-scout-17b | default | $75.00/M | $75.00/M | — | — | — | |
L1 0% | meta-llama/llama-4-scout | default | $75.00/M | $75.00/M | — | — | — |
Альтернативы и похожие модели
Gemini 2.5 Pro
gemini-2-5-pro
Google Gemini 2.5 Pro is Google advanced multimodal model with a 1M-token context window, strong STEM reasoning, and native support for images, audio, and video understanding.
49 общих провайдеров
GPT-OSS
gpt-oss
GPT-OSS is an open-weight language model family designed for self-hosted inference, research, and cost-efficient alternatives to proprietary GPT-class models.
48 общих провайдеров
Kimi K2
kimi-k2
Moonshot Kimi K2 is a trillion-parameter MoE model from Moonshot AI, built for long-context chat, agentic tool use, and high-quality Chinese-English bilingual generation.
48 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
47 общих провайдеров
Claude Sonnet 4.6
claude-sonnet-4-6
Anthropic Claude Sonnet 4.6 extends the Sonnet line with improved tool use, coding reliability, and long-context performance for everyday production workloads.
47 общих провайдеров
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
47 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does Llama 4 Scout include?
- LMSpeed shows Llama 4 Scout benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 16 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API Llama 4 Scout?
- Цены Llama 4 Scout у поставщиков (16): от $0.010/request до $75.00/M. Самая низкая указанная цена — у 素墨API.
- What does the Llama 4 Scout API pricing table include?
- The Llama 4 Scout API pricing table compares 16 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API Llama 4 Scout?
- Сейчас самая низкая указанная цена Llama 4 Scout — $0.010/request у 素墨API. Сравниваются поставщики: 16.
- Can I compare Llama 4 Scout API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows Llama 4 Scout API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API Llama 4 Scout бесплатным?
- У Llama 4 Scout в настоящее время нет бесплатного тарифа API на LMSpeed. Все 16 провайдеров взимают плату за token.