在Whizi中使用Llama：模型、积分成本与套餐

简短的答案

是的，Whizi在其280+模型目录中收录了Meta的Llama系列，Pro套餐所含的三款Llama模型全部处于Whizi计费等级中最便宜的一档：每条消息1积分。Llama位于Pro套餐，价格为$29.99/月，或按年计费为$19.99/月（一次性收取$239.88）。Starter不包含任何Llama模型。

Whizi定价的Llama系列模型，及其每条消息收取的积分成本：

模型	上下文窗口	标准回答成本	每条消息积分	最低套餐
Llama 4 Maverick	1M	$0.0006	1	Pro
Llama 3.3 70B Instruct	131K	$0.00026	1	Pro
Llama 4 Scout	未收录于成本指数	未收录于成本指数	1	Pro

标准回答指1,000个输入token加500个输出token，价格依据2026-08-20读取的费率计算，以便在各家提供商之间进行同类比较。

这三个标识符是Pro模型集中列出的Llama系列。目录中收录的任何其他Llama标识符都会归入下文所述的Powerhouse兜底范围，因此应将该表格视为Pro名单，而非完整的目录枚举。

Llama消息的积分成本

Pro套餐所含的三款Llama模型全部处于积分阶梯的最底层，因此无论发送什么内容，一条Llama消息都只收取1积分。第三个标识符Llama 4 Scout并未收录于成本指数，因此表格未公布其窗口或单条回答价格，但积分表同样按1积分对其计费，与另外两款一致。

按每条消息1积分计算，积分额度就等于Llama消息数量：在网页端，Pro每月可购买2,000条Llama消息，Powerhouse每月可购买8,000条。Starter完全无法触及任何Llama模型。

套餐	每月积分（网页端）	积分名单外每月消息数
Starter	400	400
Pro	2,000	800
Powerhouse	8,000	5,000

按周计费仅在移动端提供，且并非每个档位都有。在提供按周计费的地方，每周积分额度为Starter 100、Pro 500，每周消息额度为100和400。

每次对话按回答该轮次的模型所在等级计费，因此在不同系列模型间切换的对话，会按每一轮实际回答的模型费率分别计费。积分不会结转：余额在当前周期内累计使用量，新周期的到来本身就是重置。没有补充积分的途径。

积分倍率仅在处于积分名单内的平台上收取，目前该名单仅包含网页端。名单之外的平台一律按1倍计费，每轮收取1条，并沿用旧版的消息额度而非积分额度。在Starter上，这两种额度是同一个数字：400。在Pro和Powerhouse上则不同，这正是上表第二列和第三列的区别。

完整的积分阶梯，全部十四个已占用等级，都在积分参考中列出。

套餐门槛，精确说明

访问权限由服务器端按模型标识符判定（参见模型参考）。

Starter能触及的模型选择器条目恰好只有四个：Auto、Whizi AI、一款OpenAI模型和一款Google模型。其中没有任何Llama模型。

Pro在Starter的基础上加入了Llama系列。以适用于单一系列的筛选规则来看，该系列即当前的Llama 4系列，再加上较旧的Llama 3主力模型，共三个标识符。

Powerhouse包含Pro所能触及的一切，因为套餐等级的比较采用“大于或等于”判定，更高的等级总能满足更低的要求。Powerhouse同时也是任何未在Starter或Pro名单中列出的目录标识符的归宿，这正是为何一个未列出的Llama标识符会一直属于Powerhouse，直到被特意提升为止。

选择超出你套餐等级的模型会返回HTTP 403，错误代码为tier_upgrade_required，提示信息为“Upgrade your plan to use this model.”这一现象在模型不可用时一文中有说明。

自2026年9月2日起，免费账户无法触及任何Llama模型：免费套餐仅开放Whizi AI和Auto，别无其他。免费积分额度为0，消息额度第一天为7条，此后每天3条，且仅可用于这两款模型。

上下文窗口与单轮实际获得的额度

上表中的上下文窗口是模型官方公布的窗口大小，并不是单次Whizi对话轮次所使用的额度。

目录中的每个模型每轮都获得40,000输入token和20,000输出token的固定额度。窗口小于93,000 token的模型则获得按比例缩小的额度，输出上限为窗口的40%，并预留1,000 token的安全余量。

由于两款已定价的Llama模型窗口都高于93,000 token的门槛，二者都运行在同样的40,000输入和20,000输出的固定额度上。更大的官方窗口并不会提高单次Whizi对话轮次的发送量，而且服务商在计算窗口占用时，会将请求的最大输出token数与输入token数一并计入，因此这里的1M窗口和131K窗口被同等对待。如果对话超出了额度，请参见对话过长时。

这些模型在成本指数中的位置

成本指数对29家提供商的100个模型行按单次标准回答定价。这个数字是价格指数的规模，而非Whizi目录的规模。

参考点	单次标准回答成本
指数中定价最低的模型	$0.000053
定价中位数模型	$0.00185
Llama 3.3 70B Instruct	$0.00026
Llama 4 Maverick	$0.0006
指数中定价最高的模型	$0.105

两款已定价的Llama模型都低于指数中位数，最便宜与最贵的定价模型之间相差约2000倍。100个已定价模型中有89个会产生Whizi积分费用，其余仅用于比较，并未作为独立的计费模型提供。

Llama在Whizi中不被用于哪些场景

Auto阶梯上没有任何Llama模型。Auto共有六档，其上的模型分别是：处理简短问题的Whizi自研模型、用于改写以及处理附件的Gemini Flash模型、用于长文写作的GPT模型、用于代码的Claude Sonnet模型，以及用于多步推理的第二款GPT模型。这六档中没有任何Llama标识符，因此Auto在任何等级下都无法触及Llama，Llama回答始终需要在模型选择器中手动选择。

Auto上的附件会转到别处处理。Auto会将任何带附件的对话轮次路由给Gemini Flash，理由是图像需要视觉能力，而不是更大的窗口。如果你自己选择了Llama模型，附件则按每个请求单独处理。在App端，附件会转发给该轮次所在的模型，且只有最近一条带附件的用户消息会被转发。在网页端，PDF、Word或表格文件会在浏览器中提取文本，转发给模型的是提取出的文本。

语音和媒体生成不是按模型选择的。媒体生成器完全跳过了逐模型的门槛，而是按选择器分区分级，语音模式运行在自己的实时线路上，因此选择Llama模型不会改变这两者中的任何一个。

Whizi不公布每个模型的视觉支持情况。目录或成本指数中都没有视觉或多模态能力的标记，因此Whizi无法告诉你哪一款Llama模型能读取图像。图像内容会转发给该轮次所在的模型，结果如何取决于你和该模型之间的交互。