強み
- テキストと画像の入力
- Mixture-of-Expertsによる効率
- 12言語
- 長いコンテキスト（Bedrock上のMaverickは1Mトークン）
最適な用途
- マルチモーダルアシスタント
- 視覚的な推論
- 長いドキュメント
EDDIで実行する
最も手早いのはEDDIマネージャーです：エージェントウィザードまたはPlatform Operatorを開き、プロバイダーとモデルを選びます。自分で設定する場合は、使いたいプロバイダーについて以下の手順に従ってください。
Amazon Bedrock · type: "bedrock"
モデルID: us.meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0
1. 認証情報を保存する
このプロバイダーはAPIキーを使用しません： Amazon BedrockはAWSの認証情報チェーン（環境変数、IAMロール、または~/.aws/credentials）で認証します。
2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "bedrock",
"parameters": {
"modelId": "us.meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0",
"region": "us-east-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Oracle OCI Generative AI · type: "oracle-genai"
モデルID: meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8
1. 認証情報を保存する
このプロバイダーはAPIキーを使用しません： OCI Generative AIは~/.oci/configのOCI設定プロファイルで認証します。テナンシーに合わせてcompartmentIdを設定してください。
2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "oracle-genai",
"parameters": {
"modelName": "meta.llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
"compartmentId": "ocid1.compartment.oc1..your-compartment",
"configProfile": "DEFAULT",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDIでの注意点
- Llama 4 Maverickを含む一部のBedrockモデルは、
us.meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0のようなクロスリージョン推論プロファイル経由でしか利用できません。
関連モデル
出典
このページの情報はベンダーのドキュメントに基づき、2026-09-30に確認したものです。モデルは頻繁に変わるため、制限値に依存する前にベンダーに確認してください。価格はここには掲載していません：ベンダーの料金ページをご覧ください。