llama-3.2-3b-instruct — 価格・コンテキスト・性能

llama-3.2-3b-instruct は Meta のモデルです。AirAI で利用できます。入力 $0.03、出力 $0.05(100 万トークンあたり)。

概要

提供元Meta
API形式openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search

価格

プラン倍率入力出力説明
基準価格1×$0.03$0.05
Pro2×$0.06$0.10Enterprise — full reasoning, high stability.
Max4×$0.12$0.20Premium — max reasoning & stability.

このモデルで有効なグループのみ掲載しています。

パフォーマンス

API エンドポイントhttps://api.airai.cc/v1
OpenAI 互換OpenAI-compatible

よくある質問

llama-3.2-3b-instruct の料金はいくらですか?
入力 $0.03、出力 $0.05(100万トークンあたり)。
llama-3.2-3b-instruct のコンテキスト長は?
llama-3.2-3b-instruct のコンテキストは 未記載 です。1 リクエストあたりの入力と出力の合計トークン上限です。
コードから llama-3.2-3b-instruct を呼び出す方法は?
base_url を https://api.airai.cc/v1 に、model を llama-3.2-3b-instruct に設定してください。API は OpenAI と完全互換です。
llama-3.2-3b-instruct が 429 を返すのはなぜ?
429 はレート制限の応答です。並行数を下げ、バックオフ付きで再試行するか、クォータの大きいプランに切り替えてください。

モデル比較

Model提供元入力出力コンテキスト
llama-3.2-3b-instructMeta$0.03$0.05未記載
llama-3-8bMeta$2.00$2.00未記載
llama-3.2-11b-vision-instructMeta$2.00$2.00未記載
llama-2-70bMeta$2.00$2.00未記載
llama-3.1-8bMeta$2.00$2.00未記載
llama-3-70bMeta$4.00$8.00未記載
llama-2-7bMeta$2.00$2.00未記載
llama-3.3-70b-instructMeta-—128K
llama-3.1-70bMeta$4.00$8.00未記載
llama-3.1-405bMeta$6.00$12.00未記載
llama-3.2-90b-vision-instructMeta$6.00$18.00未記載
llama-3.2-1b-instructMeta$0.50$0.13未記載

エラー対処

429 はレート制限の応答です。並行数を下げ、バックオフ付きで再試行するか、クォータの大きいプランに切り替えてください。

主な原因

  • 同時リクエストが多すぎる
  • 現在のプランのクォータを消費
  • 待機なしで即座に再試行

対処方法

  • 並行数を制限し指数的バックオフで再試行
  • クォータの大きいプランへ変更
  • 繰り返しリクエストをキャッシュ

接続方法

curl https://api.airai.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.2-3b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_API_KEY>",
    base_url="https://api.airai.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.2-3b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
  baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "llama-3.2-3b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);
const OpenAI = require("openai");

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
  baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});

client.chat.completions.create({
  model: "llama-3.2-3b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
}).then((r) => console.log(r.choices[0].message.content));

<YOUR_API_KEY> をトークン設定の API Key に置き換えてください。

対応エンドポイント

openaiopenai-responseopenai-response-compactanthropicgeminiopenai-alpha-search

Gemini SDK · TypeScript

import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

const genAI = new GoogleGenerativeAI("<YOUR_API_KEY>");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "llama-3.2-3b-instruct" });

const result = await model.generateContent(
  "Explain quantum entanglement in one paragraph."
);
console.log(result.response.text());

認証

すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントは x-api-key ヘッダーも受け付けます。「トークン」ページで API Key を発行でき、モデル・グループ・IP・レート単位で権限を細かく設定できます。

対応パラメータ

パラメータ型既定値範囲説明
temperaturefloat10–2サンプリング温度。低いほど安定
top_pfloat10–1核サンプリングの累積確率
max_tokensinteger——応答の最大トークン数
frequency_penaltyfloat0−2–2高頻度トークンの繰り返しにペナルティ
presence_penaltyfloat0−2–2新しい話題の導入を促す
stopstring[]null≤ 4生成を停止する文字列(最大 4 個)
seedintegernull—再現性を高めるサンプリングのシード
ninteger1—生成する候補の数
streambooleanfalse—SSE でトークンをストリーミング
response_formatobject——JSON 出力またはスキーマ準拠結果を強制
toolsarray——モデルが呼び出せるツール / 関数宣言
tool_choicestring | objectauto—ツール選択戦略または特定のツール名
logprobsbooleanfalse—各トークンの対数確率を返す
top_logprobsintegernull0–20各トークンで返す上位確率の数
logit_biasmap——トークンごとの logit バイアスマッピング
userstring——リスク監査用のエンドユーザー識別子

レート制限

ティアRPMTPMRPD
Eco990398K20K
Test980393K20K

データ更新: 2026-10-10 18:35

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