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# Llama 4 Scout 17B Instruct
##  Meta — Llama 4 Scout 17B Instruct
## Detalles del modelo
Llama 4 Scout es el modelo de Meta que combina 17 mil millones de parámetros activos, con 16 expertos y una ventana contextual de 10 millones de fichas para tareas con documentos extensos. Para obtener más información sobre el desarrollo y el rendimiento del modelo, consulte la tarjeta. [ model/service ](https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama4/)
+ **Fecha de lanzamiento del modelo: 5 de ** abril de 2025
+ **Fecha de fin de vida útil del modelo: ** no antes 4/28 del 2026
+ **Contratos de licencia de usuario final y condiciones de uso: Ver ** [https://www.llama.com/llama4/license/](https://www.llama.com/llama4/license/)
+ **Ciclo de vida del modelo: ** activo
+ **Ventana de contexto: ** 10 millones de tokens
+ **Máximo de tokens de salida: 8K **
+ **Límite de conocimiento: agosto de 2024 **
| **Modalidades de entrada ** | **Modalidades de salida ** | **[API compatibles ](bedrock/latest/userguide/apis.html) ** | **[Endpoints compatibles ](bedrock/latest/userguide/endpoints.html) ** |
| --- | --- | --- | --- |
| Audio | Incrustación |  Responses |  bedrock-runtime |
| Imagen | Imagen |  Chat Completions |  bedrock-mantle |
| Discurso | Discurso |  Invoke | |
| Texto | Texto |  Converse | |
| Vídeo | Vídeo | | |
**sugerencia**
Siempre que sea posible, recomendamos usar el `bedrock-runtime` punto final para aplicaciones nuevas. Para obtener más información, consulte [Terminales compatibles con Amazon Bedrock](endpoints.md).
## Capacidades y características
***Características de Bedrock * **
**Funciones compatibles con el punto final `bedrock-runtime` **
| **Soportado ** | **No es compatible ** |
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| + [Transmisión de respuestas ](bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)
+ [Barandas ](bedrock/latest/userguide/guardrails.html)
+ [Gestión rápida ](bedrock/latest/userguide/prompt-management.html)
+ [Flujos ](bedrock/latest/userguide/flows.html)
+ [Agentes ](bedrock/latest/userguide/agents.html) | + [Enrutamiento rápido inteligente ](bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html)
+ [Detección de abusos ](bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html)
+ [Optimización rápida ](bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html)
+ [Cuenta los tokens ](bedrock/latest/userguide/count-tokens.html)
+ [Base de conocimientos ](bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html)
+ [Evaluación del modelo ](bedrock/latest/userguide/evaluation.html)
+ [Salidas estructuradas ](bedrock/latest/userguide/structured-outputs.html) |
## Precios
Para obtener información sobre precios, consulte la [ página de precios de ](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/) Amazon Bedrock.
## Acceso programático
Utilice los siguientes ID de modelo y URL de punto final para acceder a este modelo mediante programación. Para obtener más información sobre las API y los puntos de conexión disponibles, consulte las API compatibles y los puntos de [ conexión compatibles](bedrock/latest/userguide/apis.html). [bedrock/latest/userguide/endpoints.html](bedrock/latest/userguide/endpoints.html)
| **Punto de conexión** | **ID del modelo ** | **In-Region URL de punto final ** | **ID de inferencia geográfica ** | **ID de inferencia global ** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| bedrock-runtime | meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0 | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com | us.meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0 | No compatible |
*Por ejemplo, si la región es us-east-1 (norte de Virginia), la URL del punto final de bedrock-runtime será "» y para bedrock-mantle será https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "». https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1 *
## Niveles de servicio
Amazon Bedrock ofrece varios niveles de servicio para adaptarse a sus requisitos de carga de trabajo. ****La versión estándar proporciona acceso de pago por token sin compromiso (defina `"service_tier": "default"` u omita el campo). **Priority ** ofrece los tiempos de respuesta más rápidos por un precio superior (fijo). `"service_tier": "priority"` **Flex ** proporciona un acceso de menor costo para cargas de trabajo flexibles y que no requieren tiempo (conjunto). `"service_tier": "flex"` **Reserved ** proporciona un rendimiento dedicado con un compromiso temporal para cargas de trabajo predecibles; se establece a nivel de cuenta y no por solicitud (póngase en contacto con su equipo de cuentas de AWS para habilitarlo). Para obtener más información, consulte los niveles [ de servicio. ](bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html)
| **Estándar** | **Priority (Prioridad)** | **Flex ** | **Reservado ** |
| --- | --- | --- | --- |
|  |  |  |  |
## Disponibilidad regional
***La disponibilidad regional de un vistazo * **
Amazon Bedrock ofrece tres opciones de inferencia: ** In-Region ** mantiene las solicitudes en una sola región para garantizar un cumplimiento estricto, Cross-Region ** rutas ** geográficas entre regiones de una misma geografía (como EE. UU., UE y APAC) respetando la residencia de los datos, y Cross-Region ** rutas ** globales a cualquier parte del mundo cuando no hay restricciones de residencia. Consulte la [Disponibilidad regional por modelos](models-region-compatibility.md) página para obtener más información.
| **Region** | **In-Region** | **Geo ** | **Global** |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1(Virginia del Norte) |  |  |  |
| us-east-2(Ohio) |  |  |  |
| us-west-1(Norte de California) |  |  |  |
| us-west-2(Oregón) |  |  |  |
***Detalles de la inferencia geográfica * **
**Geo: EE. UU. **
ID de inferencia geográfica: `us.meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0`
| **Región de origen ** | **Regiones de destino ** |
| --- | --- |
| us-east-1 (Norte de Virginia) | us-east-1 (Norte de Virginia), us-east-2 (Ohio), us-west-2 (Oregón) |
| us-east-2 (Ohio) | us-east-1 (Virginia del Norte), us-east-2 (Ohio), us-west-2 (Oregón) |
| us-west-1 (Norte de California) | us-east-1 (Norte de Virginia), us-east-2 (Ohio), us-west-1 (Norte de California), us-west-2 (Oregón) |
| us-west-2 (Oregón) | us-east-1 (Norte de Virginia), us-east-2 (Ohio), us-west-2 (Oregón) |
## Cuotas y límites
Su AWS cuenta tiene cuotas predeterminadas para mantener el rendimiento del servicio y garantizar el uso adecuado de Amazon Bedrock. Las cuotas predeterminadas asignadas a una cuenta pueden actualizarse en función de factores regionales, el historial de pagos, el uso fraudulento y la and/or aprobación de una solicitud [ de ](bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html) aumento de cuota. Para obtener más información, consulta la [Cuotas para Amazon Bedrock](quotas.md) documentación y [ los ](general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) límites del modelo.
## Código de muestra
**Paso 1: AWS Cuenta: ** Si ya tiene una AWS cuenta, omita este paso. Si es la primera vez que lo AWS hace, regístrese para obtener una cuenta de [ AWS](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup).
**Paso 2: clave de API: ** vaya a la consola de [ Amazon Bedrock ](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) y genere una clave de API a largo plazo.
**Paso 3: Obtenga el SDK: ** para utilizar esta guía de inicio, debe tener Python ya instalado. A continuación, instale el software correspondiente en función de las API que esté utilizando.
```
pip install boto3
```
**Paso 4: Configure las variables de entorno: ** configure su entorno para usar la clave de API para la autenticación.
```
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=""
```
**Paso 5: Ejecute su primera solicitud de inferencia: ** guarde el archivo como `bedrock-first-request.py`
------
#### [ Invoke API ]
```
import json
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
modelId='meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0',
body=json.dumps({
'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
'max_tokens': 1024
})
)
print(json.loads(response['body'].read()))
```
------
#### [ Converse API ]
```
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
modelId='meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
}
]
)
print(response)
```
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