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Llama 3.1 8B Instruct : prix, contexte et benchmarks

Llama 3.1 8B Instruct est le modèle de Meta sorti le 23 juillet 2024. Il coûte 0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,08 $US en sortie, avec un contexte de 131,1 k tokens. Aucun score indépendant n'est publié pour lui à ce jour.

Note
75/100
Prix 29/30
Contexte 4/15
Fonctions 12/15
Coût basPoids ouvertsAppel d'outils

Ce qu'il faut savoir sur Llama 3.1 8B Instruct

C'est Meta, éditeur basé en États-Unis, qui a mis Llama 3.1 8B Instruct en ligne le 23 juillet 2024. Il accepte du texte en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 131 072 tokens, plus que 29 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 117 964 tokens d'une traite.

Sorti il y a plus de 2 ans, il appartient à une génération déjà dépassée par des modèles plus récents de la plupart des éditeurs.

Prix de Llama 3.1 8B Instruct

Sur OpenRouter, Llama 3.1 8B Instruct coûte 0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,08 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,058 $US par million, plus cher que 3 % des modèles payants (13,1 fois moins que la médiane de 0,76 $US).

Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0001 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 4 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.

Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,025 $US par million.

Performance et benchmarks

Epoch AI ne publie pas encore d'indice de capacités pour Llama 3.1 8B Instruct. Nous n'affichons donc aucune note de performance inventée : seuls le prix, le contexte et les fonctions entrent dans sa note.

Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :

Source : Epoch AI, Benchmarking Hub (CC BY 4.0).
BenchmarkCe qu'il mesureScoreDate
GPQA Diamondquestions de sciences de niveau doctorat27 %23 juil. 2024
OTIS Mock AIMEproblèmes de compétition de mathématiques1,7 %23 juil. 2024

Fonctions, confidentialité et usage local

Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers.

Les autres modèles de Meta

Prix moyen par million de tokens (3 en entrée pour 1 en sortie).
ModèleSortiePrix moyenECI
Llama Guard 4 12B30 avr. 20250,18 $US—
Llama 4 Maverick5 avr. 20250,3 $US132,2
Llama 4 Scout5 avr. 20250,15 $US129,6
Llama 3.3 70B Instruct6 déc. 20240,16 $US—
Llama 3.2 1B Instruct25 sept. 20240,07 $US—
Llama 3.2 3B Instruct25 sept. 20240,12 $US—
Llama 3.1 70B Instruct23 juil. 20240,4 $US—

Verdict

Note calculée : 75/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).

Points forts

  • Prix bas : moins cher que 97 % des modèles payants.
  • Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
  • Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.

Limites

  • Aucun score indépendant publié : performance non vérifiable.
  • Génération ancienne, souvent remplacée par un modèle plus récent du même éditeur.
  • Texte seulement : ne lit ni images ni fichiers.

Questions fréquentes

Combien coûte Llama 3.1 8B Instruct ?

0,05 $US par million de tokens en entrée et 0,08 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0001 $US.

Quelle est la taille du contexte de Llama 3.1 8B Instruct ?

131 072 tokens, soit environ 98 000 mots, avec 117 964 tokens maximum en sortie.

Peut-on utiliser Llama 3.1 8B Instruct en local ?

Oui, ses poids sont publiés.

Llama 3.1 8B Instruct convient-il pour un agent IA ?

Oui sur le plan technique : il gère l'appel d'outils et les sorties structurées. Vérifiez ensuite son coût pour votre volume.

Quelles alternatives à Llama 3.1 8B Instruct ?

Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Gemma 3 4B, gpt-oss-20b et Gemma 3 12B.

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