Llama 4 対応

Llamaをteai.ioで使う。
オープンで実績のある定番。自前運用の選択肢も。

MetaのLlama(meta-llama/llama-4-maverick)を、いつもの環境から環境変数3つで。登録だけで100クレジット(このモデルなら約151回分)。

ブラウザで試す(Playground) Claude Code に入れる
Setup

セットアップ

Claude Code から使う場合、環境変数を3つ設定するだけです。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.teai.io
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=te_xxxx   # /register で発行
export ANTHROPIC_MODEL=meta-llama/llama-4-maverick
claude

Codex CLI や OpenAI SDK なら、OpenAI 互換のエンドポイントに向けるだけです。

export OPENAI_BASE_URL=https://api.teai.io/v1
export OPENAI_API_KEY=te_xxxx
codex -m meta-llama/llama-4-maverick

生の API(OpenAI 互換 /v1/chat/completions・Anthropic 互換 /v1/messages)からも同じモデルIDで呼べます。

curl https://api.teai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer te_xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"meta-llama/llama-4-maverick","messages":[{"role":"user","content":"こんにちは"}]}'

うまく動かない時: 401 は鍵の貼り間違い、402 は残高切れ(チャージ)、429 はレート制限(Free 30回/分)。モデルIDの綴りは GET /v1/models で確認できます。

キーは登録だけで発行されます。クレジットカード不要・100クレジット付き。

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Voice

Llamaの自己紹介

L
Llama — Meta

「ラマと申します。僕はオープンなモデルで、みんなに使われてきました。標準的で癖がなく、自前で動かしたい人にも選ばれています。」

Specs

実スペック

モデルIDmeta-llama/llama-4-maverick
コンテキスト1.05M トークン
入力0.176 cr / 1Kトークン(¥29 / 1Mトークン)
出力0.614 cr / 1Kトークン(¥102 / 1Mトークン)
相対価格(出力・Sonnet 5 基準)Sonnet 5 の約 14 分の1
1回の目安(入力2K+出力500トークン)約 0.66 cr(¥0.11)・Free の100crで約151回
TTFT(実測中央値)2,016ms(測定 2026-09-11 09:52 JST)
レート制限Free 30 / Pro 120 / Business 600 リクエスト/分
提供元(経由)openrouter

クレジット単価・コンテキストは GET /v1/models/pricing のライブ値。TTFT は GET /api/v1/latency の実測中央値(円換算は ¥1=6cr)。

Family

同じ系列のモデル(同じ鍵で使える)

同じ API キーで、model を書き換えるだけで切り替えられます。出力単価の安い順。まず安い方で試し、品質が足りない箇所だけ上位に上げるのがコスト最小。

モデルID文脈入力 cr/1K出力 cr/1K出力 ¥/1M
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct131K トークン0.04410.0706¥12
meta-llama/llama-guard-4-12b163K トークン0.1590.159¥26
meta-llama/llama-3.2-1b-instruct60K トークン0.02380.177¥30
meta-llama/llama-4-scout512K トークン0.08820.265¥44
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct131K トークン0.08820.282¥47
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct131K トークン0.04410.291¥49
llama-4-scout-17b-16e131K トークン0.1040.321¥53
nvidia/Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5131K トークン0.09440.378¥63
Who it's for

こんな人に向く

オープンモデルを使いたい人

重みが公開。自前運用も可能。

標準的なタスクをこなしたい人

癖がなく扱いやすい。

コストを抑えたい人

Maverick は入力0.18cr/1Kと安い。

Usage

使い方の例

汎用チャット

curl .../v1/chat/completions -d '{"model":"meta-llama/llama-4-maverick",...}'

自前運用の検証

同じ重みをローカルで動かして比較。
For teams

大量処理・研究・情シスの方へ

大量処理(バッチ)

同じモデルIDを /v1/chat/completions に並列で投げるだけ。課金は入力0.176cr・出力0.614cr/1Kの従量なので、件数が増えても単価は一定。円換算は ¥1=6cr。

研究者・検証

TTFT は GET /api/v1/latency の実測中央値(2,016ms(測定 2026-09-11 09:52 JST))。値はページを開いた時点のライブで、測定方法も明記しています。出典(API)を辿れるので、レポートにそのまま使えます。未計測の項目は「未計測」と表示し、自称値は書きません。日本語の業務タスクでの実力は SHITATE-JP(300問×14モデルの実測・全公開)で比べられます。

情シス・導入検討

認証は Authorization: Bearer te_xxxx。API互換エンドポイントはリクエスト本文を保存せず、トークン数などのメタデータのみ保持します。請求書・インボイス対応は Business プラン。詳細はDocsセキュリティへ。

Pricing

料金

クレジット制。Freeプラン(¥0)は登録だけで100クレジット。Pro(¥4,350/月・30,000cr)、Business(¥14,800/月・100,000cr)。円換算は ¥1=6cr。

このモデルは入力 0.176cr/1K・出力 0.614cr/1K(Sonnet 5 の約 14 分の1)。他モデルとの比較はモデル一覧、円建ては料金早見表へ。単価が安いモデルを選べばコストを抑えられ、用途で使い分けるのが一番効率的です。

FAQ

よくある質問

プロンプトのデータはどこを経由しますか?+

teai.io(Fly.io上で運用)を経由して上流プロバイダーに送信されます。正直にお伝えすると、teai.ioを経由する以上、通信内容はteai.ioのサーバーを通過します。API互換エンドポイント(/v1/chat/completions/v1/messages)ではリクエスト本文を保存せず、トークン数などのメタデータのみ保持します。

料金はいくらですか?+

入力0.176cr/1K・出力0.614cr/1K(ライブ値・Sonnet 5 の約 14 分の1)。1回の目安は約0.66cr(¥0.11)。Free(¥0・100cr)、Pro(¥4,350/月・30,000cr)、Business(¥14,800/月・100,000cr)。詳細は料金ページへ。

Llamaはどのエンドポイントで使えますか?+

/v1/chat/completions(OpenAI互換)、/v1/messages(Anthropic Messages API互換)、/v1/models のいずれからも使えます。モデルIDは meta-llama/llama-4-maverick です。

Llamaの落とし穴は?+

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