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Llama 4 Maverick : prix, contexte et benchmarks
Llama 4 Maverick est le modèle de Meta sorti le 5 avril 2025. Il coûte 0,19 $US par million de tokens en entrée et 0,65 $US en sortie, avec un contexte de 524,3 k tokens. Epoch AI le classe 114e sur 125 modèles notés.
| Performance (ECI) | 4/40 | |
|---|---|---|
| Prix | 21/30 | |
| Contexte | 10/15 | |
| Fonctions | 12/15 |
Ce qu'il faut savoir sur Llama 4 Maverick
C'est Meta, éditeur basé en États-Unis, qui a mis Llama 4 Maverick en ligne le 5 avril 2025. Il accepte du texte et des images en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 524 288 tokens, plus que 67 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 16 384 tokens d'une traite.
Sorti il y a plus de 1 an, il appartient à une génération déjà dépassée par des modèles plus récents de la plupart des éditeurs.
Prix de Llama 4 Maverick
Sur OpenRouter, Llama 4 Maverick coûte 0,19 $US par million de tokens en entrée et 0,65 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,304 $US par million, plus cher que 29 % des modèles payants (2,5 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 0,0007 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 21 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,05 $US par million.
Performance et benchmarks
L'Epoch Capabilities Index (ECI), qui agrège les résultats publiés sur de nombreux benchmarks, attribue à Llama 4 Maverick un score de 132,2 (intervalle de 127,7 à 134,3). Il se place ainsi au 114e rang sur 125 modèles notés.
À performance au moins égale, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna et DeepSeek V4 Flash 0731 coûtent au moins 30 % de moins.
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il gère l'appel d'outils : il peut donc piloter un agent IA, appeler des API ou des serveurs MCP.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- Ses connaissances s'arrêtent à août 2024.
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
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Llama Guard 4 12B | 30 avr. 2025 | 0,18 $US | — |
| Llama 4 Scout | 5 avr. 2025 | 0,15 $US | 129,6 |
| Llama 3.3 70B Instruct | 6 déc. 2024 | 0,16 $US | — |
| Llama 3.2 1B Instruct | 25 sept. 2024 | 0,07 $US | — |
| Llama 3.2 3B Instruct | 25 sept. 2024 | 0,12 $US | — |
| Llama 3.1 70B Instruct | 23 juil. 2024 | 0,4 $US | — |
| Llama 3.1 8B Instruct | 23 juil. 2024 | 0,06 $US | — |
Verdict
Note calculée : 47/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).
Points forts
- Prix bas : moins cher que 71 % des modèles payants.
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
- Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
Limites
- Performance modeste : derrière 90 % des modèles notés.
- Génération ancienne, souvent remplacée par un modèle plus récent du même éditeur.
Alternatives
- GPT-4.1 Nano0,18 $US
- Qwen3.5-9B0,19 $US
- GPT-5 Nano0,14 $US
- DeepSeek V30,45 $US
- GPT-4.1 Mini0,7 $US
- Qwen3.5-35B-A3B0,36 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Llama 4 Maverick ?
0,19 $US par million de tokens en entrée et 0,65 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0007 $US.
Quelle est la taille du contexte de Llama 4 Maverick ?
524 288 tokens, soit environ 393 000 mots, avec 16 384 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Llama 4 Maverick en local ?
Oui, ses poids sont publiés.
Llama 4 Maverick 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.
Llama 4 Maverick est-il performant ?
Epoch AI le classe 114e sur 125 modèles notés (ECI 132,2).
Quelles alternatives à Llama 4 Maverick ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont GPT-4.1 Nano, Qwen3.5-9B et GPT-5 Nano.
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