Llama 4 모델에 액세스하는 방법: 다양한 API 옵션 완벽 가이드

Meta의 Llama 4는 개방형 AI 기술의 중요한 발전을 이루었습니다. 멀티모달 지원, Mixture-of-Experts 아키텍처, 그리고 놀라운 컨텍스트 윈도우 크기를 자랑하는 이 모델은 이제 다양한 방법으로 접근할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 Llama 4 모델에 액세스할 수 있는 여러 방법을 자세히 알아보겠습니다.

Llama 4의 주요 특징과 기능

Meta의 Llama 4 모델 패밀리: Behemoth, Maverick, Scout의 주요 특징과 아키텍처 소개

Llama 4는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:

네이티브 멀티모달리티 & 얼리 퓨전: 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있으며, 프롬프트당 최대 5개의 이미지 입력 지원
Mixture of Experts (MoE) 아키텍처: 각 입력을 전문 네트워크의 일부로 라우팅하여 효율성 향상
- Scout: 17B 활성 파라미터 / 109B 총 파라미터, 16 전문가
- Maverick: 17B 활성 파라미터 / 400B 총 파라미터, 128 전문가
- Behemoth: 288B 활성 파라미터 / ~2T 총 파라미터 (훈련 중)

Llama 4의 Mixture of Experts 아키텍처: 라우터와 전문가 네트워크 구성

확장된 컨텍스트 윈도우:
- Scout: 최대 1천만 토큰
- Maverick: 최대 100만 토큰
다국어 지원: 12개 언어 기본 지원, 200개 이상 언어에 대한 훈련 데이터
우수한 이미지 그라운딩: 텍스트를 특정 이미지 영역과 연결하여 정확한 시각적 추론 가능

Llama 4 모델 액세스 방법

1. Meta AI 플랫폼을 통한 접근

가장 간단한 방법은 Meta의 AI 플랫폼(meta.ai)을 사용하는 것입니다. 이 방법의 장점은 즉시 사용 가능하고 회원가입이 필요 없다는 점입니다. 하지만 API 액세스가 없고 커스터마이징 옵션이 제한적입니다.

2. Llama.com에서 모델 가중치 다운로드

Llama.com에서 직접 모델 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 요청 양식을 작성한 후 승인을 받으면 Llama 4 Scout와 Maverick에 액세스할 수 있습니다. 이 방법은 전체 모델 제어가 가능하지만 개발자에게 더 적합하며, 별도의 채팅 인터페이스는 제공되지 않습니다.

3. API 제공업체를 통한 액세스

여러 플랫폼에서 Llama 4 API 액세스를 제공하고 있습니다. 각 플랫폼별 장단점을 비교해 보겠습니다.

OpenRouter

OpenRouter.ai는 Llama 4 Scout와 Maverick 모델에 무료 API 액세스를 제공합니다. 가입 후 사용 가능한 모델을 탐색하고 API 키를 생성하여 바로 요청을 시작할 수 있습니다. 내장된 채팅 인터페이스도 제공하므로 애플리케이션에 통합하기 전에 응답을 테스트하기 쉽습니다.

OpenRouter 플랫폼을 통해 Llama 4 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다

Hugging Face

Hugging Face를 통한 Llama 4 액세스는 다음 단계로 이루어집니다:

Hugging Face 계정 만들기: huggingface.co에서 계정 생성
Llama 4 모델 저장소 찾기: Meta Llama 조직 또는 특정 Llama 4 모델 검색
모델 액세스 요청: “Request Access” 버튼을 클릭하고 필요한 정보 입력
승인 대기: Meta에서 요청을 검토하고 승인 (자동 승인 또는 몇 시간에서 며칠까지 소요)
프로그래밍 방식으로 모델 액세스: Hugging Face 토큰으로 인증한 후 모델 사용

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct"  # 선택한 모델로 변경
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 추론
input_text = "대한민국의 수도는 어디인가요?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Cloudflare Workers AI

Cloudflare는 Workers AI 플랫폼을 통해 Llama 4 Scout를 서버리스 API로 제공합니다. 최소한의 설정으로 API 호출을 통해 모델을 호출할 수 있으며, 테스트를 위한 AI 플레이그라운드도 제공됩니다. 계정 없이도 기본 액세스를 시작할 수 있어 가벼운 실험에 이상적입니다.

Snowflake Cortex AI

Snowflake 사용자의 경우, Cortex AI 환경 내에서 Scout와 Maverick에 액세스할 수 있습니다. SQL 또는 REST API를 통해 이러한 모델을 사용할 수 있어 기존 데이터 파이프라인과 분석 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있습니다.

Amazon SageMaker JumpStart 및 Bedrock

Llama 4는 Amazon SageMaker JumpStart에 통합되어 있으며, Bedrock에서도 추가로 사용할 수 있습니다. SageMaker 콘솔을 통해 모델을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다. AWS에서 이미 구축 중이고 클라우드 네이티브 솔루션에 LLM을 임베드하려는 경우에 특히 유용합니다.

#Chat 또는 API 호출을 통해 사용할 수 있으며, 가입 시 무료 액세스를 제공하고 유료 티어는 더 높은 한도를 제공하므로 탐색과 프로덕션으로의 확장 모두에 적합합니다.

Together AI

Together AI는 간단한 등록 과정 후 Scout와 Maverick에 대한 API 액세스를 제공합니다. 새 사용자 가입 시 무료 크레딧을 받고 발급된 키로 API를 즉시 사용 시작할 수 있습니다. 개발자 친화적이며 고성능 추론을 제공합니다.

Together AI 플랫폼에서는 가입 즉시 Llama 4 API를 사용할 수 있는 무료 크레딧을 제공합니다

Replicate

Replicate는 API를 통해 실행할 수 있는 Llama 4 Maverick Instruct를 호스팅합니다. 토큰 사용량 기반 가격 책정으로 사용한 만큼만 지불하므로, 선행 인프라 비용 없이 실험하거나 가벼운 애플리케이션을 구축하려는 개발자에게 좋은 선택입니다.

Fireworks AI

Fireworks AI도 서버리스 API를 통해 Llama 4 Maverick Instruct를 제공합니다. 개발자는 Fireworks의 문서를 따라 빠르게 설정하고 응답 생성을 시작할 수 있습니다. 서버를 관리하지 않고 LLM을 대규모로 실행하려는 사용자에게 적합한 솔루션입니다.

Llama 4 액세스 플랫폼 비교표

플랫폼	사용 가능한 모델	액세스 방법	주요 특징/참고사항
Meta AI	Scout, Maverick	웹 인터페이스	즉시 액세스, 회원가입 불필요, 제한된 커스터마이징, API 액세스 없음
Llama.com	Scout, Maverick	다운로드	승인 필요, 전체 모델 가중치 액세스, 로컬/클라우드 배포에 적합
OpenRouter	Scout, Maverick	API, 웹 인터페이스	무료 API 액세스, 대기 목록 없음, 속도 제한 적용 가능
Hugging Face	Scout, Maverick	API, 다운로드	제한된 액세스 양식, 추론 API, 가중치 다운로드, 개발자용
Cloudflare Workers AI	Scout	API, 웹 인터페이스(플레이그라운드)	서버리스, 인프라 처리, API 요청
Snowflake Cortex AI	Scout, Maverick	SQL 함수, REST API	Snowflake 내에서 통합 액세스, 엔터프라이즈 애플리케이션용
Amazon SageMaker JumpStart	Scout, Maverick	콘솔	현재 사용 가능
Amazon Bedrock	Scout, Maverick	곧 출시 예정	완전 관리형, 서버리스 옵션
GroqCloud	Scout, Maverick	API, 웹 인터페이스(GroqChat, 콘솔)	가입 시 무료 액세스, 확장을 위한 유료 티어
Together AI	Scout, Maverick	API	계정 및 API 키 필요, 신규 사용자 무료 크레딧
Replicate	Maverick Instruct	API	토큰 단위로 가격 책정
Fireworks AI	Maverick Instruct(기본)	API, 온디맨드 배포	자세한 액세스 지침은 공식 문서 참조

API를 통한 Llama 4 사용 예제

사전 요구 사항

API를 통해 Llama 4를 사용하려면 다음이 필요합니다:

선택한 플랫폼의 계정(예: GroqCloud)
API 키
적절한 SDK 또는 API 호출 방법

예제: GroqCloud를 사용한 Llama 4 모델 테스트

import os
from groq import Groq

# API 키 설정
os.environ["GROQ_API_KEY"] = "your_api_key_here"

# 클라이언트 초기화
client = Groq(api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"))

# 1. 긴 문서 요약
long_document_text = """긴 문서 내용을 여기에 입력하세요..."""
prompt_summary = f"다음 문서의 간결한 요약을 제공해주세요:\n\n{long_document_text}"

# Scout 모델 사용
summary_scout = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_summary}],
    max_tokens=500
).choices[0].message.content

print("요약 (Scout):\n", summary_scout)

# Maverick 모델 사용
summary_maverick = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt_summary}],
    max_tokens=500
).choices[0].message.content

print("\n요약 (Maverick):\n", summary_maverick)

멀티모달 기능 테스트

Llama 4의 이미지 이해 기능을 테스트하는 코드입니다:

image_url = "https://example.com/image.jpg"
prompt_image = "이 이미지의 내용을 자세히 설명해주세요."

# Scout 모델로 이미지 설명 생성
description_scout = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": prompt_image},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
            ]
        }
    ],
    max_tokens=150
).choices[0].message.content

print("이미지 설명 (Scout):\n", description_scout)

Scout vs. Maverick: 어떤 모델을 선택해야 할까요?

Llama 4 Scout와 Maverick는 각각 다른 용도에 최적화되어 있습니다:

Llama 4 Scout는 다음에 적합합니다:

다중 문서 요약 및 법률/재무 분석
사용자 데이터를 활용한 개인화된 작업 자동화
멀티모달 애플리케이션을 위한 효율적인 이미지 파싱
예산이 제한된 프로젝트(단일 H100 GPU에 맞음)
매우 긴 컨텍스트가 필요한 작업(최대 1천만 토큰)

Llama 4 Maverick는 다음에 적합합니다:

시각적 컨텍스트가 있는 다국어 고객 지원
멀티모달 PDF에서 마케팅 콘텐츠 생성
텍스트, 다이어그램, 표가 포함된 고급 문서 인텔리전스
코드 생성 및 기술 작업
고품질 이미지 설명 및 분석

작업별 성능 비교

작업	Llama 4 Scout	Llama 4 Maverick
긴 문서 요약	우승: 10M 토큰 컨텍스트 윈도우로 긴 텍스트를 쉽게 처리	차선: 1M 토큰 컨텍스트 윈도우가 장거리 의존성 유지 능력 제한
코드 생성	차선: 기능적인 코드 생성하지만 기술적 워크플로우에 필요한 미묘한 로직이나 모범 사례가 부족할 수 있음	우승: 개발 작업에 특화되어 사용자 의도에 맞는 정확하고 효율적인 코드 일관되게 제공
이미지 이해(멀티모달)	유능: 이미지 입력을 처리하고 올바르게 응답하지만, 섬세한 시각-텍스트 연결이 필요한 시나리오에서는 일반적인 출력	우승: 네이티브 멀티모달 모델로서 이미지 이해에 탁월하며, 생생하고 세부적이며 맥락이 풍부한 설명 생성

두 모델 모두 인상적인 기능을 제공하지만 다른 영역에서 빛을 발합니다. Scout는 확장된 컨텍스트 윈도우 덕분에 긴 형식의 콘텐츠 처리에 탁월하며, 요약 및 빠른 상호 작용에 이상적입니다. 반면 Maverick는 기술적 작업과 멀티모달 추론에서 두각을 나타내며 코드 생성 및 이미지 해석에서 더 높은 정확도를 제공합니다.

결론

Llama 4는 AI 발전의 중요한 단계를 나타냅니다. 강력한 기능을 갖춘 최고의 멀티모달 모델로서, 텍스트와 이미지를 기본적으로 처리할 수 있습니다. MoE 설정은 효율적이며, 긴 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 이는 강력하고 유연한 모델을 만듭니다. Llama 4는 오픈 소스이며 널리 접근 가능하여 혁신과 광범위한 채택을 촉진합니다. 구체적인 사용 사례와 요구 사항에 따라 Scout 또는 Maverick 중 하나를 선택할 수 있으며, 다양한 API 공급자를 통해 이러한 최첨단 모델에 액세스할 수 있습니다.

AI Sparkup