# Meta Llama 3.x / 4

> Metas Llama ist die größte offene Modellfamilie — viele Größen, sehr günstige Preise und maximale Flexibilität.

- URL: https://thevibe-coding.de/modelle/meta-llama
- Typ: modelle | Veroeffentlicht: 2026-02-23 | Aktualisiert: 2026-07-13
- Autor: VIBE CODING | Site: VIBE CODING — thevibe-coding.de

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> **Preise und Features: Stand 23. Februar 2026.** Preise ändern sich laufend — Preise variieren je nach Provider.

## Was ist Llama?

Llama ist Metas offene Modellfamilie und hat das Feld der Open-Weight-Modelle maßgeblich geprägt. Von winzigen 1B-Varianten bis zum riesigen 405B-Modell ist alles dabei. Für Coder sind vor allem die mittleren bis großen Varianten interessant, die über Cloud-Provider extrem günstig verfügbar sind.

Das Schöne an Llama: Du bist nicht an einen Anbieter gebunden. Dutzende Cloud-Provider hosten Llama-Modelle, und du kannst sie sogar lokal laufen lassen.

## Die Modellfamilie im Überblick

- **Llama 3.2 3B/8B Instruct** — Günstige Allrounder für leichtere Aufgaben.
- **Llama 3.3 70B Instruct** — Leistungsstark und eine gute Wahl für ernsthaftes Cloud-Coding.
- **Llama 4 Maverick** — Die neuere High-End-Variante mit großem Kontext und starker Performance.

## Tarife (Beispiele)

Preise variieren je nach Provider. Hier eine Orientierung:

| Modell | Input-Preis / 1M [Tokens](/glossar/token) | Output-Preis / 1M Tokens |
| --- | --- | --- |
| Llama 3.2 3B Instruct | 0,02 $ | 0,02 $ |
| Llama 3.3 70B Instruct | 0,10 $ | 0,32 $ |
| Llama 4 Maverick (Flagship) | 0,15 $ | 0,60 $ |

Zum Vergleich: Für den Preis eines einzigen [Claude Opus](/modelle/claude)-Requests bekommst du bei Llama Dutzende Anfragen.

## Was macht Llama stark fürs Coden?

- **Maximale Auswahl** — Viele Größen für verschiedene Budgets. Du kannst feingranular zwischen Kosten und Qualität wählen.
- **Sehr günstige Preise** — Besonders die kleineren Modelle (3B–11B) sind fast geschenkt und reichen für viele Coding-Tasks.
- **Gute Coding-Leistung ab 70B** — Die größeren Varianten kommen in Benchmarks an kommerzielle Modelle heran.
- **Open Weights** — Riesen-Community, viele Prompt-Rezepte, [Fine-Tuning](/glossar/fine-tuning)-Guides und maximale Flexibilität.

## Für wen ist Llama die richtige Wahl?

Llama ist ideal, wenn du:

- Maximale Flexibilität willst und dich nicht an einen Anbieter binden möchtest
- Ein begrenztes Budget hast und trotzdem brauchbare Coding-Leistung brauchst
- Spezialisierte Coder-[Agenten](/glossar/ai-agent) in Multi-Agent-Setups einsetzen willst
- Später eventuell selbst hosten oder Fine-Tuning betreiben möchtest

## Wo kannst du Llama nutzen?

- **Cloud-Provider:** Meta, Together, Cloudflare, Groq und viele andere
- **Tools:** Breiter Support in IDE-Plugins, Ollama, LM Studio
- **Lokal:** Ollama, LM Studio, HuggingFace

## Offizielle Links

- Llama: [ai.meta.com/llama](https://ai.meta.com/llama/)

## FAQ

### Was ist Meta Llama?

Llama ist Metas offene Modellfamilie und hat das Feld der Open-Weight-Modelle maßgeblich geprägt. Die Palette reicht von winzigen 1B-Varianten bis zum riesigen 405B-Modell. Für Coder sind vor allem Llama 3.3 70B Instruct und das neuere Llama 4 Maverick interessant. Da Dutzende Cloud-Provider Llama hosten, bist du an keinen Anbieter gebunden und kannst die Modelle sogar lokal laufen lassen.

### Was kostet Llama?

Die Preise variieren je nach Provider, sind aber sehr niedrig: Llama 3.2 3B Instruct kostet circa 0,02 Dollar für Input und Output pro 1 Million Tokens, Llama 3.3 70B Instruct 0,10 und 0,32 Dollar, das Flaggschiff Llama 4 Maverick 0,15 und 0,60 Dollar. Für den Preis eines einzigen Claude-Opus-Requests bekommst du bei Llama Dutzende Anfragen. Stand: Februar 2026.

### Für wen ist Llama die richtige Wahl?

Llama ist ideal, wenn du maximale Flexibilität ohne Anbieterbindung willst, ein begrenztes Budget hast oder spezialisierte Coder-Agenten in Multi-Agent-Setups einsetzt. Auch wer später selbst hosten oder Fine-Tuning betreiben möchte, profitiert von den offenen Gewichten, der riesigen Community und den vielen verfügbaren Guides. Die größeren Varianten ab 70B kommen in Benchmarks an kommerzielle Modelle heran.

## Quellen

- [Industry Leading, Open-Source AI | Llama](https://ai.meta.com/llama/) — Meta