Cómo usar Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout a través de la API

Guía técnica: Llama 4 Maverick y Scout vía API. Configuración, ejemplos de código y optimización. Prueba APIs fácilmente con Apidog.

Daniel Costa

Daniel Costa

5 July 2025

Cómo usar Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout a través de la API

Los modelos Llama 4 de Meta, concretamente Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout, representan un gran avance en la tecnología de IA multimodal. Lanzados el 5 de abril de 2025, estos modelos aprovechan una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), lo que permite un procesamiento eficiente de texto e imágenes con notables relaciones rendimiento-coste. Los desarrolladores pueden aprovechar estas capacidades a través de las API proporcionadas por varias plataformas, lo que hace que la integración en las aplicaciones sea fluida y potente.

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Entendiendo Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout

Antes de sumergirte en el uso de la API, comprende las especificaciones básicas de estos modelos. Llama 4 introduce la multimodalidad nativa, lo que significa que procesa texto e imágenes juntos desde el principio. Además, su diseño MoE activa solo un subconjunto de parámetros por tarea, lo que aumenta la eficiencia.

Llama 4 Scout: El caballo de batalla multimodal eficiente

Llama 4 Maverick: La central eléctrica versátil

Ambos modelos superan a sus predecesores como Llama 3 y compiten con gigantes de la industria como GPT-4o, lo que los convierte en opciones convincentes para proyectos basados en API.

¿Por qué usar la API de Llama 4?

La integración de Llama 4 a través de la API elimina la necesidad de alojar estos modelos masivos localmente, lo que a menudo requiere hardware significativo (por ejemplo, NVIDIA H100 DGX para Maverick). En cambio, plataformas como Groq, Together AI y OpenRouter proporcionan API gestionadas, que ofrecen:

A continuación, configuremos tu entorno para llamar a estas API.

Configurando tu entorno para las llamadas a la API de Llama 4

Para interactuar con Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout a través de la API, prepara tu entorno de desarrollo. Sigue estos pasos:

Paso 1: Elige un proveedor de API

Varias plataformas alojan las API de Llama 4. Aquí tienes opciones populares:

Para esta guía, usaremos Groq y Together AI como ejemplos debido a su sólida documentación y rendimiento.

Paso 2: Obtén las claves de la API

Guarda estas claves de forma segura (por ejemplo, en variables de entorno) para evitar codificarlas de forma rígida.

Paso 3: Instala las dependencias

Usa Python para simplificar. Instala las bibliotecas necesarias:

pip install requests

Para las pruebas, Apidog complementa esta configuración permitiéndote depurar visualmente los endpoints de la API.

Haciendo tu primera llamada a la API de Llama 4

Con tu entorno listo, envía una solicitud a la API de Llama 4. Comencemos con un ejemplo básico de generación de texto.

Ejemplo 1: Generación de texto con Llama 4 Scout (Groq)

import requests
import os

# Set API key
API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
URL = "https://api.groq.com/v1/chat/completions"

# Define payload
payload = {
    "model": "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about AI."}
    ],
    "max_tokens": 150,
    "temperature": 0.7
}

# Set headers
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Send request
response = requests.post(URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Salida: Un poema conciso generado por Scout, aprovechando su eficiente arquitectura MoE.

Ejemplo 2: Entrada multimodal con Llama 4 Maverick (Together AI)

Maverick brilla en tareas multimodales. Aquí te mostramos cómo describir una imagen:

import requests
import os

# Set API key
API_KEY = os.getenv("TOGETHER_API_KEY")
URL = "https://api.together.ai/v1/chat/completions"

# Define payload with image and text
payload = {
    "model": "meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/sample.jpg"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Describe this image."
                }
            ]
        }
    ],
    "max_tokens": 200
}

# Set headers
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Send request
response = requests.post(URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Salida: Una descripción detallada de la imagen, que muestra la alineación imagen-texto de Maverick.

Optimizando las solicitudes de la API para el rendimiento

Para maximizar la eficiencia, ajusta tus llamadas a la API de Llama 4. Considera estas técnicas:

Ajusta la longitud del contexto

Ajusta los parámetros

Procesamiento por lotes

Envía múltiples prompts en una sola solicitud (si la API lo admite) para reducir la latencia. Consulta la documentación del proveedor para obtener endpoints por lotes.

Casos de uso avanzados con la API de Llama 4

Ahora, explora integraciones avanzadas para desbloquear todo el potencial de Llama 4.

Caso de uso 1: Chatbot multilingüe

Maverick admite 12 idiomas. Crea un bot de atención al cliente:

payload = {
    "model": "meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedo resetear mi contraseña?"}
    ],
    "max_tokens": 100
}
response = requests.post(URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Salida: Una respuesta en español, aprovechando la fluidez multilingüe de Maverick.

Caso de uso 2: Resumen de documentos con Scout

La ventana de 10 millones de tokens de Scout destaca en el resumen de textos grandes:

long_text = "..."  # Insert a lengthy document here
payload = {
    "model": "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": f"Summarize this: {long_text}"}
    ],
    "max_tokens": 300
}
response = requests.post(URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

Salida: Un resumen conciso, procesado eficientemente por Scout.

Depuración y pruebas con Apidog

Probar las API puede ser complicado, especialmente con entradas multimodales. Aquí es donde Apidog brilla:

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Para probar los ejemplos anteriores en Apidog:

Este flujo de trabajo garantiza que tu integración de la API de Llama 4 se ejecute sin problemas.

Comparando proveedores de API para Llama 4

Elegir el proveedor adecuado afecta al coste y al rendimiento. Aquí tienes un desglose:

Proveedor Soporte del modelo Precios (Entrada/Salida por M) Límite de contexto Notas
Groq Scout, Maverick $0.11/$0.34 (Scout), $0.50/$0.77 (Maverick) 128K (extensible) El coste más bajo, alta velocidad
Together AI Scout, Maverick Personalizado (endpoints dedicados) 1M (Maverick) Escalable, centrado en la empresa
OpenRouter Ambos Nivel gratuito disponible 128K Ideal para pruebas
Cloudflare Scout Basado en el uso 131K Simplicidad sin servidor

Selecciona en función de la escala y el presupuesto de tu proyecto. Para la creación de prototipos, comienza con el nivel gratuito de OpenRouter, luego escala con Groq o Together AI.

Mejores prácticas para la integración de la API de Llama 4

Para garantizar una integración sólida, sigue estas pautas:

Solución de problemas comunes de la API

¿Encuentras problemas? Abórdalos rápidamente:

Apidog ayuda a diagnosticar estos problemas visualmente, ahorrando tiempo.

Conclusión

La integración de Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout a través de la API permite a los desarrolladores crear aplicaciones de vanguardia con una sobrecarga mínima. Ya sea que necesites la eficiencia de contexto largo de Scout o la destreza multilingüe de Maverick, estos modelos ofrecen un rendimiento de primer nivel a través de endpoints accesibles. Siguiendo esta guía, puedes configurar, optimizar y solucionar problemas de tus llamadas a la API de manera efectiva.

¿Listo para profundizar? Experimenta con proveedores como Groq y Together AI, y aprovecha Apidog para refinar tu flujo de trabajo. El futuro de la IA multimodal está aquí: ¡comienza a construir hoy mismo!

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