Câu trả lời ngắn gọn
Đúng vậy, Whizi có dòng Llama của Meta trong danh mục 280+ mô hình của mình, và cả ba dòng Llama trong bộ Pro đều nằm ở bậc rẻ nhất mà Whizi tính phí: 1 credit mỗi tin nhắn. Llama nằm trong gói Pro, giá $29.99/tháng, hoặc $19.99/tháng nếu thanh toán theo năm với tổng $239.88. Starter không bao gồm bất kỳ mô hình Llama nào.
Các dòng Llama mà Whizi định giá, cùng chi phí credit tính theo tin nhắn:
| Mô hình | Giới hạn ngữ cảnh | Chi phí mỗi câu trả lời chuẩn | Credit mỗi tin nhắn | Gói tối thiểu |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Maverick | 1M | $0.0006 | 1 | Pro |
| Llama 3.3 70B Instruct | 131K | $0.00026 | 1 | Pro |
| Llama 4 Scout | Không có trong Cost Index | Không có trong Cost Index | 1 | Pro |
Một câu trả lời chuẩn gồm 1,000 token đầu vào cộng 500 token đầu ra, tính theo mức giá ghi nhận ngày 2026-08-20, để các con số có thể so sánh ngang hàng giữa các nhà cung cấp.
Ba định danh đó là các dòng Llama được nêu tên trong bộ mô hình Pro. Bất kỳ định danh Llama nào khác mà danh mục có đều rơi vào mức dự phòng Powerhouse được mô tả bên dưới, nên hãy coi bảng này là danh sách của Pro chứ không phải toàn bộ danh mục.
Một tin nhắn Llama tốn bao nhiêu credit
Cả ba dòng Llama trong bộ Pro đều nằm ở bậc thấp nhất của thang credit, nên mỗi lượt Llama tốn 1 credit dù bạn gửi gì đi nữa. Định danh thứ ba, Llama 4 Scout, không có trong Cost Index, nên bảng không công bố giới hạn ngữ cảnh hay giá mỗi câu trả lời cho nó, nhưng bảng credit vẫn tính nó 1 credit như hai dòng còn lại.
Ở mức 1 credit mỗi tin nhắn, hạn mức credit chính là số lượt Llama: trên web, Pro mua được 2,000 lượt Llama mỗi tháng và Powerhouse mua được 8,000. Starter không tiếp cận được dòng Llama nào cả.
| Gói | Credit mỗi tháng (web) | Tin nhắn mỗi tháng ngoài danh sách credit |
|---|---|---|
| Starter | 400 | 400 |
| Pro | 2,000 | 800 |
| Powerhouse | 8,000 | 5,000 |
Thanh toán theo tuần chỉ được cung cấp trên di động, và không phải mọi gói đều có. Nơi có bán, hạn mức credit hàng tuần là 100 với Starter và 500 với Pro, còn hạn mức tin nhắn hàng tuần là 100 và 400.
Mỗi lượt được tính phí theo bậc của mô hình đã trả lời, nên một cuộc trò chuyện chuyển qua lại giữa các dòng mô hình sẽ bị tính phí theo từng lượt ở mức giá của mô hình trả lời lúc đó. Credit không được chuyển sang kỳ sau: số dư cộng dồn mức dùng trong kỳ hiện tại, nên sự bắt đầu của một kỳ mới chính là lúc reset. Không có cách nào để nạp thêm.
Hệ số nhân credit chỉ được tính trên các nền tảng nằm trong danh sách credit, hiện nay là ứng dụng web. Nền tảng nằm ngoài danh sách này chỉ chịu hệ số cố định 1x, bị tính một đơn vị mỗi lượt, và thay vào đó giữ hạn mức tin nhắn cũ. Trên Starter, hai hạn mức này bằng nhau, đều là 400. Trên Pro và Powerhouse thì không, đó chính là cột thứ hai và thứ ba của bảng trên.
Toàn bộ thang bậc, cả mười bốn bậc đang sử dụng, có trong tài liệu tham khảo về credit.
Cổng gói cước, chính xác từng chi tiết
Quyền truy cập được xử lý ở phía máy chủ theo định danh (xem tài liệu tham khảo mô hình).
Starter chỉ tiếp cận được đúng bốn mục trong bộ chọn: Auto, Whizi AI, một mô hình OpenAI và một mô hình Google. Không có dòng Llama nào trong số đó.
Pro bổ sung bộ Llama lên trên Starter. Hiểu theo quy tắc tuyển chọn áp dụng cho một dòng mô hình, bộ đó gồm các dòng Llama 4 hiện tại cộng với Llama 3 đời cũ đáng tin cậy, tổng cộng ba định danh.
Powerhouse bao gồm mọi thứ Pro tiếp cận được, vì thứ hạng các gói được so sánh bằng phép kiểm tra lớn hơn hoặc bằng, nên một gói cao hơn luôn thỏa mãn yêu cầu của gói thấp hơn. Powerhouse cũng là nơi mọi định danh trong danh mục rơi vào nếu không được nêu tên trong bộ Starter hay Pro, đó là lý do một định danh Llama chưa được liệt kê sẽ thuộc Powerhouse cho đến khi được cố ý nâng lên.
Chọn một mô hình cao hơn gói của bạn sẽ trả về HTTP 403 với mã tier_upgrade_required và thông báo "Upgrade your plan to use this model." Tình huống này được nói đến trong khi một mô hình không khả dụng.
Tài khoản miễn phí không tiếp cận được dòng Llama nào: từ ngày 2026-09-02, gói miễn phí chỉ mở Whizi AI và Auto, không gì khác. Hạn mức credit miễn phí là 0, và hạn mức tin nhắn là 7 tin nhắn ngày đầu tiên, sau đó 3 tin nhắn mỗi ngày, dùng cho hai dòng đó.
Giới hạn ngữ cảnh so với những gì một lượt thực sự nhận được
Giới hạn ngữ cảnh trong bảng trên là giới hạn do mô hình công bố. Đó không phải là ngân sách mà một lượt Whizi thực sự sử dụng.
Mọi mô hình trong danh mục đều nhận ngân sách cố định 40,000 token đầu vào và 20,000 token đầu ra mỗi lượt. Một mô hình có giới hạn dưới 93,000 token thay vào đó nhận ngân sách nhỏ hơn theo tỷ lệ, với đầu ra bị giới hạn ở mức 40 phần trăm của giới hạn ngữ cảnh và giữ lại 1,000 token làm biên an toàn.
Vì cả hai dòng Llama được định giá đều nằm trên ngưỡng 93,000 token, cả hai đều chạy cùng ngân sách cố định 40,000 token đầu vào và 20,000 token đầu ra. Giới hạn ngữ cảnh công bố lớn hơn không làm tăng những gì một lượt Whizi thực sự gửi, và nhà cung cấp tính cả đầu ra tối đa được yêu cầu vào giới hạn ngữ cảnh cùng với đầu vào, nên dòng 1M và dòng 131K có kích thước giống hệt nhau ở đây. Nếu một cuộc trò chuyện vượt quá ngân sách này, xem khi một cuộc trò chuyện quá dài.
Vị trí của các dòng này trong Cost Index
Cost Index định giá 100 dòng trên 29 nhà cung cấp, mỗi dòng theo một câu trả lời chuẩn. Con số đó là quy mô của bảng giá, không phải quy mô của danh mục Whizi.
| Điểm tham chiếu | Chi phí mỗi câu trả lời chuẩn |
|---|---|
| Dòng rẻ nhất trong bảng giá | $0.000053 |
| Dòng ở mức trung vị | $0.00185 |
| Llama 3.3 70B Instruct | $0.00026 |
| Llama 4 Maverick | $0.0006 |
| Dòng đắt nhất trong bảng giá | $0.105 |
Cả hai dòng Llama được định giá đều thấp hơn mức trung vị của bảng, và khoảng cách giữa dòng rẻ nhất và đắt nhất là khoảng 2000x. 89 trong số 100 dòng được định giá có mức phí credit của Whizi; số còn lại chỉ được định giá để so sánh chứ không được cung cấp như một dòng tính phí riêng.
Những việc Llama không được dùng trong Whizi
Không có dòng Llama nào nằm trong thang Auto. Auto có sáu bậc, và các mô hình trên đó là mô hình nội bộ cho câu hỏi ngắn, một dòng Gemini Flash cho việc viết lại và cho tệp đính kèm, một dòng GPT cho nội dung dài, một dòng Claude Sonnet cho lập trình và một dòng GPT thứ hai cho suy luận nhiều bước. Không có định danh Llama nào xuất hiện trong sáu bậc đó, nên Auto không thể chạm tới Llama ở bất kỳ gói nào, và một câu trả lời Llama luôn là lựa chọn thủ công trong bộ chọn mô hình.
Tệp đính kèm trên Auto đi nơi khác. Auto chuyển mọi lượt có tệp đính kèm sang Gemini Flash, với lý do một hình ảnh cần khả năng thị giác hơn là một giới hạn ngữ cảnh lớn. Nếu bạn tự chọn một dòng Llama, tệp đính kèm được xử lý theo từng yêu cầu chứ không theo từng mô hình. Trên ứng dụng, nó được chuyển tới bất kỳ mô hình nào đang xử lý lượt đó, và chỉ tin nhắn gần nhất của người dùng có tệp đính kèm mới được chuyển đi. Trên web, một tệp PDF, Word hoặc bảng tính sẽ được trích xuất văn bản ngay trên trình duyệt, và văn bản đó mới là thứ đến được mô hình.
Tạo giọng nói và tạo media không phải là lựa chọn theo từng mô hình. Các công cụ tạo media bỏ qua hoàn toàn cổng theo mô hình và thay vào đó phân theo mục trong bộ chọn, còn chế độ giọng nói chạy trên tuyến thời gian thực riêng, nên việc chọn một dòng Llama không thay đổi cả hai điều đó.
Whizi không công bố khả năng nhận diện hình ảnh theo từng mô hình. Không có cờ đánh dấu khả năng thị giác hay đa phương thức ở bất kỳ đâu trong danh mục hay bảng chi phí, nên Whizi không thể cho bạn biết dòng Llama nào đọc được hình ảnh. Phần hình ảnh được chuyển tới bất kỳ mô hình nào đang xử lý lượt đó, và kết quả là giữa bạn và mô hình.
- Llama có trong danh mục và cả ba dòng thuộc bộ Pro đều tốn 1 credit mỗi tin nhắn
- Pro là gói mở khóa bộ Llama, và Powerhouse cũng bao gồm nó
- Starter không có mô hình Llama nào
- Tài khoản miễn phí không tiếp cận được dòng Llama nào: Pro là gói thấp nhất có thể
- Một lượt Llama chạy trên ngân sách cố định 40,000 token đầu vào và 20,000 token đầu ra, vì cả hai dòng được định giá đều nằm trên ngưỡng 93,000 token
- Không có dòng Llama nào nằm trong sáu bậc của Auto, nên Llama luôn là lựa chọn thủ công
- Whizi không công bố cờ khả năng thị giác theo từng mô hình, nên không thể cho bạn biết dòng Llama nào đọc được hình ảnh
Câu hỏi thường gặp
Whizi bao gồm những mô hình Llama nào?
Bộ mô hình Pro nêu tên ba định danh Llama: hai biến thể Llama 4 cộng với Llama 3 đời cũ đáng tin cậy, và cả ba đều tốn 1 credit mỗi tin nhắn. Hai trong số đó được định giá trong Cost Index của Whizi, với giới hạn ngữ cảnh công bố là 1M và 131K. Danh mục có thể có thêm các định danh Llama khác, và bất kỳ định danh nào không được nêu tên trong bộ Starter hay Pro đều cần Powerhouse.
Một tin nhắn Llama tốn bao nhiêu credit?
Một credit, đây là bậc thấp nhất của thang credit và giống với một tin nhắn trên mô hình nội bộ của Whizi. Cả Starter lẫn gói miễn phí đều không mở dòng Llama nào cả, nên Pro là gói đầu tiên mà 1 credit đó thực sự mua được thứ gì đó ở đây.
Tôi có cần gói cao nhất để dùng Llama không?
Không. Pro là gói rẻ nhất mở được một dòng Llama, với giá $29.99/tháng. Starter không tiếp cận được, Powerhouse chỉ cần thiết cho một định danh Llama mà bộ Pro không nêu tên, và tài khoản miễn phí không tiếp cận được dòng nào trong số đó: nó chỉ chạy Whizi AI và Auto.
Tôi có thể chuyển một cuộc trò chuyện từ Llama sang mô hình khác không?
Có. Mỗi lượt được tính phí theo bậc của mô hình đã trả lời, nên một cuộc trò chuyện chuyển qua lại giữa các dòng mô hình sẽ bị tính phí theo từng lượt ở mỗi mức giá, chứ không tính theo cả cuộc trò chuyện. Một mô hình không bao giờ rời khỏi danh mục sau khi đã được cung cấp, vì một cuộc trò chuyện luôn mang theo mô hình mà nó được tạo ra cùng, nên một cuộc trò chuyện Llama cũ vẫn mở được sau này. Cơ chế này được nói đến trong chuyển mô hình giữa cuộc trò chuyện.
Tôi có thể đính kèm gì vào một lượt Llama?
Tệp đính kèm được xử lý theo từng yêu cầu chứ không theo từng mô hình, và bản thân chúng không tốn credit. Giới hạn là 10 MB mỗi tệp, 4 tệp đính kèm mỗi prompt và tổng cộng 20 MB mỗi prompt. Các định dạng được chấp nhận là JPEG, PNG, WebP, GIF, PDF, văn bản thuần, Markdown, CSV và JSON.
Tìm kiếm web có hoạt động với Llama không?
Whizi không công bố danh sách tìm kiếm web theo từng mô hình. Tìm kiếm là một công tắc theo từng yêu cầu với ba chế độ: off, probe và native, chứ không phải một cờ khả năng theo từng mô hình, và ma trận theo từng mô hình chưa từng được liệt kê, nên không có câu trả lời riêng cho Llama. Công tắc này được nói đến trong tìm kiếm web.