Guides des modèles et des modalités22 octobre 2026Flatkey Team

Llama API (2026) : où appeler Llama aujourd'hui, prix et configuration

Ce qu'est devenue la Llama API officielle de Meta, quels fournisseurs servent encore Llama 3.3 et Llama 4 en octobre 2026, leurs prix, du code OpenAI SDK prêt à copier et les compromis de l'auto-hébergement.

Llama API (2026) : où appeler Llama aujourd'hui, prix et configuration

En octobre 2026, Meta ne propose aucune Llama API en libre-service avec paiement à l'usage : le site développeurs de Meta, désormais sur dev.meta.ai, vend ses modèles Muse via la Meta Model API, et la page « Llama API officielle » chez Groq vous demande de solliciter un accès anticipé. Si vous devez appeler Llama aujourd'hui, passez par un fournisseur hébergé. OpenRouter affiche Llama 3.3 70B Instruct à $0.10 en entrée et $0.32 en sortie par million de tokens, Together AI le sert à $1.04 / $1.04, et Groq le classe comme modèle Enterprise sur demande commerciale. Vous pouvez aussi télécharger les poids et l'héberger vous-même.

Ce guide s'adresse aux développeurs indépendants qui veulent un endpoint Llama fonctionnel cette semaine. Il explique ce qui a changé chez Meta, quels fournisseurs servent encore quels modèles Llama et à quel prix, du code OpenAI SDK prêt à copier, comment choisir entre hébergé et auto-hébergé, et quoi utiliser si vous voulez simplement un modèle ouvert bon marché derrière une seule clé. Tous les prix ci-dessous ont été vérifiés le 22 octobre 2026.

Qu'est devenue la Llama API officielle de Meta ?

Meta a annoncé en 2025 une Llama API pour développeurs avec un endpoint compatible OpenAI à l'adresse https://api.llama.com/compat/v1/. Au 22 octobre 2026, trois choses sont vraies :

llama.developer.meta.com et llama.com redirigent désormais vers dev.meta.ai. Le titre du site est « Your next build starts with Muse », et son menu de modèles liste Muse Wonder, Muse Spark 1.3, Muse Spark Open, Muse Glimmer, Muse Image, Muse Voice Transcribe et SAM 3.1. Llama n'apparaît que sous forme de liens vers la documentation et le GitHub de Llama.
La Meta Model API sert Muse, pas Llama. Sa documentation indique la base URL https://api.meta.ai/v1 et propose des interfaces de type Responses, Chat Completions et Messages pour les modèles Muse.
La « Llama API officielle » accélérée par Groq est à accès restreint. La page Llama API de Groq affiche toujours la base URL api.llama.com/compat/v1/ et indique « Request Early Access and start building! ». Une requête non authentifiée vers cet endpoint renvoie HTTP 401 : il vous faut une clé approuvée.

Donc, si un tutoriel vous dit de « vous inscrire à la Meta Llama API et de récupérer une clé », attendez-vous à une liste d'attente. La voie pratique est un hébergeur tiers.

Où appeler Llama en octobre 2026 (comparatif des prix)

Prix en USD par million de tokens, vérifiés le 22 octobre 2026.

Fournisseur	Modèle Llama	Entrée	Sortie	Contexte	Remarques
OpenRouter	Llama 3.3 70B Instruct	$0.10	$0.32	131,072	Route vers l'hébergeur disponible le moins cher
OpenRouter	Llama 4 Maverick	$0.1875	$0.6525	524,288	Entrée multimodale
OpenRouter	Llama 4 Scout	$0.10	$0.30	1,310,720	Contexte le plus long affiché
OpenRouter	Llama 3.1 8B Instruct	$0.05	$0.08	131,072	Llama généraliste le moins cher
Together AI	Llama 3.3 70B	$1.04	$1.04	n/a	Serverless, prix unique combiné
Together AI	Llama 3 8B Instruct Lite	$0.14	$0.14	n/a	Serverless
Groq	`llama-3.3-70b-versatile`	Contacter les ventes	Contacter les ventes	131,072	Étiqueté Enterprise ; environ 280 tokens/s affichés
Groq	`llama-3.1-8b-instant`	Contacter les ventes	Contacter les ventes	131,072	Étiqueté Enterprise ; environ 560 tokens/s affichés
Auto-hébergé (poids sur Hugging Face)	N'importe quel Llama	Coût GPU	Coût GPU	Limite du modèle	Nécessite d'accepter la licence Llama

Sources : l'API publique des modèles d'OpenRouter, la page de tarifs de Together AI et la page des modèles de Groq, toutes vérifiées le 22 octobre 2026. Les prix OpenRouter correspondent à la route la moins chère affichée et peuvent évoluer quand les hébergeurs changent leurs tarifs.

Pourquoi le même modèle coûte 10 fois plus cher chez un hébergeur

Llama 3.3 70B coûte $0.32 par million de tokens de sortie sur OpenRouter et $1.04 chez Together. Les poids sont identiques ; les différences viennent de la quantification (FP8 ou précision supérieure), du débit garanti, des limites de débit et de l'échelle à laquelle l'hébergeur exécute le modèle. Pour comparer, vérifiez trois points sur la page du modèle : la précision servie, le nombre maximal de tokens de sortie et le maintien du contexte complet de 128K.

Comment appeler Llama avec l'OpenAI SDK

Tous les hébergeurs ci-dessus exposent un endpoint Chat Completions compatible OpenAI : le même code fonctionne en changeant la base URL et l'ID du modèle.

Python (OpenRouter) :

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the Llama 3.3 license in 3 bullets."}],
    max_tokens=300,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

curl (Together AI) :

curl -s https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",
       "messages": [{"role": "user", "content": "Write a haiku about rate limits."}],
       "max_tokens": 100}'

Node.js (Groq, si votre compte a accès à Llama) :

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.groq.com/openai/v1",
  apiKey: process.env.GROQ_API_KEY,
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "llama-3.3-70b-versatile",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain tokens per second in one sentence." }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);

Les ID de modèle diffèrent selon l'hébergeur (par exemple meta-llama/llama-3.3-70b-instruct sur OpenRouter contre meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo chez Together) : lisez l'ID dans la liste des modèles du fournisseur plutôt que de le deviner. Vérifiez l'ID exact avec GET /v1/models avant de déployer.

Quel modèle Llama choisir ?

Tâche	Modèle	Pourquoi
Classification, routage, extraction courte	Llama 3.1 8B	$0.05 / $0.08 sur OpenRouter, rapide
Chat général et réponses RAG	Llama 3.3 70B	Le meilleur rapport qualité-prix reconnu de la gamme Llama 3
Documents très longs	Llama 4 Scout	Contexte de 1,31M tokens affiché sur OpenRouter
Entrée image + texte	Llama 4 Maverick	Multimodal natif, contexte de 524K
Filtrage de sécurité	Llama Guard 4 12B	Modèle de modération, $0.18 / $0.18 sur OpenRouter

Estimation mensuelle rapide : 50 000 réponses RAG sur Llama 3.3 70B, chacune avec 3 000 tokens d'entrée et 400 de sortie, représentent 150M de tokens d'entrée et 20M de sortie. Sur OpenRouter, cela donne 150 × $0.10 + 20 × $0.32 = $21.40 par mois ; chez Together, 170 × $1.04 = $176.80.

# Monthly cost estimate for a Llama route (prices per 1M tokens, Oct 22, 2026)
routes = {"openrouter-llama-3.3-70b": (0.10, 0.32), "together-llama-3.3-70b": (1.04, 1.04)}
req, tin, tout = 50_000, 3_000, 400
for name, (pin, pout) in routes.items():
    cost = req * tin / 1e6 * pin + req * tout / 1e6 * pout
    print(f"{name}: ${cost:,.2f}/month")

API hébergée ou Llama auto-hébergé

L'auto-hébergement se justifie lorsque les données doivent rester sur votre propre matériel, que vous avez besoin d'une variante affinée ou d'un volume soutenu très élevé. Meta publie les poids sur Hugging Face sous la Llama Community License, et des moteurs d'inférence comme vLLM exposent un serveur compatible OpenAI.

Critère	API hébergée	Auto-hébergé
Délai avant la première requête	Quelques minutes	Des heures à des jours
Coût à faible volume	Quelques centimes	Coût des GPU inactifs
Coût à volume élevé et soutenu	Linéaire par token	Peut être inférieur par token
Maîtrise des données	Conditions du fournisseur	Entièrement à vous
Travail d'exploitation	Aucun	Mise à l'échelle, mises à jour, supervision

Règle empirique pour une équipe indépendante : si votre facture sur une route hébergée reste sous quelques centaines de dollars par mois, l'API hébergée l'emporte en temps gagné. Un modèle 70B exige beaucoup de mémoire GPU (environ 140 Go de poids en précision 16 bits, hors cache KV) : chiffrez le matériel avant de vous engager.

Problèmes courants avec la Llama API et solutions

401 sur api.llama.com : votre compte n'a pas été approuvé pour la Llama API restreinte. Utilisez un hébergeur tiers.
404 model not found : l'ID du modèle dépend de l'hébergeur. Listez les modèles avec GET /v1/models.
Sortie tronquée : certains hébergeurs plafonnent les tokens de sortie (Groq affiche 32 768 pour Llama 3.3 70B). Définissez max_tokens explicitement.
429 limite de débit : les offres gratuites et d'entrée de gamme ont des limites strictes. Ajoutez des nouvelles tentatives avec backoff ; notre guide des limites de débit montre un modèle.
Réponses différentes selon l'hébergeur : la quantification varie. Fixez un seul hébergeur pour les évaluations.

Flatkey propose-t-il Llama ?

Non. Au 22 octobre 2026, le catalogue de modèles Flatkey ne contient aucun modèle Llama : n'utilisez donc pas une clé Flatkey avec un ID de modèle Llama. Si vous cherchez en réalité un modèle peu coûteux derrière une clé compatible OpenAI, Flatkey propose ces alternatives (par million de tokens, 22 octobre 2026) :

Modèle sur Flatkey	Entrée	Sortie	Contexte
Qwen 3.8 Flash	$0.12	$0.376	n/a
Qwen 3.7 Plus	$0.32	$1.28	256,000
MiniMax M2.7	$0.30	$1.20	204,800
Kimi K2.5	$0.48	$2.40	262,144

Ce sont des modèles différents de Llama, pas des remplaçants directs : testez-les sur vos propres prompts. Pour plus d'options, consultez nos guides sur les LLM API gratuites, les alternatives à OpenRouter, la Qwen API et les tarifs de la DeepSeek API, ou comment une seule clé API peut appeler plusieurs modèles.

FAQ

Qu'est-ce que la Llama API ?

C'est toute API HTTP qui sert les modèles Llama de Meta. La Llama API restreinte de Meta utilise https://api.llama.com/compat/v1/, tandis que des fournisseurs comme OpenRouter, Together AI et Groq servent Llama via leurs propres endpoints compatibles OpenAI.

La Llama API est-elle gratuite ?

Meta ne propose pas de Llama API gratuite en libre-service en octobre 2026. Certains hébergeurs proposent des variantes de Llama gratuites avec limites de débit, et les poids sont téléchargeables gratuitement sous la licence Llama, mais vous payez les GPU pour les exécuter.

Combien coûte la Llama API ?

Au 22 octobre 2026, Llama 3.3 70B coûte $0.10 en entrée et $0.32 en sortie par million de tokens sur OpenRouter, et $1.04 / $1.04 chez Together AI. Llama 3.1 8B coûte $0.05 / $0.08 sur OpenRouter.

Quelle différence entre Llama et GPT ?

Les modèles Llama sont à poids ouverts : vous pouvez les télécharger et les exécuter vous-même, ou choisir parmi de nombreux hébergeurs. Les modèles GPT ne sont disponibles que via l'API d'OpenAI ou ses partenaires. Le code écrit pour l'OpenAI SDK fonctionne généralement avec un hébergeur Llama en changeant la base URL et l'ID du modèle.

La Muse API de Meta est-elle la même chose que la Llama API ?

Non. La Meta Model API sur api.meta.ai/v1 sert les modèles Muse de Meta (comme Muse Spark 1.3 et Muse Wonder), une famille de modèles distincte de Llama.