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Como Integrar os Modelos Meta Llama 4 com Assistentes de Código no VS Code (Totalmente Grátis!)

Publicado em: 7 de abril de 2025

Os novos modelos de IA Llama 4 da Meta estão revolucionando o desenvolvimento de código, e o melhor: você pode integrá-los gratuitamente aos seus assistentes de programação preferidos! Neste guia, vou mostrar como configurar o Llama 4 Maverick ou Scout no Visual Studio Code e demonstrar suas impressionantes capacidades de codificação através de exemplos práticos.

Se você é desenvolvedor, entusiasta de IA ou apenas curioso sobre as novas tecnologias de linguagem, este tutorial vai te mostrar como aproveitar o poder desses modelos sem gastar um centavo. Vamos começar!

O Que São os Modelos Llama 4 da Meta?

A Meta recentemente lançou a nova geração de seus modelos de linguagem de código aberto: Llama 4. Esta versão vem em duas variantes principais:

Llama 4 Maverick: A versão mais potente, com recursos avançados
Llama 4 Scout: Uma versão mais leve, mas ainda muito capaz

Há também uma terceira variante chamada Behmed, que é um modelo professor ainda em treinamento e não disponível publicamente.

Estes modelos se destacam por suas habilidades impressionantes de geração de código, tornando-os aliados valiosos para desenvolvedores de todos os níveis.

Como Configurar o Llama 4 no VS Code

Vamos ao passo a passo para integrar o Llama 4 ao seu ambiente de desenvolvimento:

1. Instale um Assistente de Código no VS Code

Primeiro, você precisa instalar uma extensão de assistente de código. Pode ser o Client, Continue, Claude ou qualquer outro assistente compatível:

Abra o VS Code
Clique na aba de extensões (ou pressione Ctrl+Shift+X)
Pesquise por “Client” ou pelo nome do assistente que deseja usar
Clique em Instalar

2. Configure sua API com Together.ai

Para acessar os modelos Llama 4 gratuitamente, usaremos a plataforma Together.ai:

Acesse together.ai e crie uma conta gratuita com seu e-mail
Após fazer login, clique no seu perfil no canto superior direito
Vá para “Configurações” e depois “API Keys”
Clique em “Add Key” para gerar sua chave de API gratuita

Na versão gratuita, você recebe muitos créditos para usar, suficientes para explorar bastante os recursos.

3. Obtenha o ID do Modelo

Agora, precisamos identificar qual modelo Llama 4 queremos usar:

No Together.ai, clique em “Playground” no menu superior
Selecione a opção “Chat”
No seletor de modelos, escolha “meta-llama/Llama-4-Maverick” ou “meta-llama/Llama-4-Scout”
Copie o ID do modelo mostrado na interface

4. Configure o Assistente no VS Code

De volta ao VS Code, vamos configurar o assistente:

Clique no ícone do seu assistente de código na barra lateral
Se não aparecer nenhuma opção de configuração, clique no ícone de engrenagem (configurações)
Selecione “Together” como provedor de API
Cole sua chave de API no campo apropriado
Cole o ID do modelo que você copiou no campo “Model ID”

Pronto! Seu VS Code agora está integrado com o poder do Llama 4 para auxiliar na sua codificação!

Testando as Capacidades do Llama 4 com Exemplos Práticos

Vamos explorar as impressionantes capacidades de codificação do Llama 4 com alguns exemplos reais:

Exemplo 1: Simulação 3D de um Cubo de Rubik

Pedi ao assistente com Llama 4 para criar um “HTML com CSS e JavaScript que exibisse visualmente um cubo de Rubik 3D interativo, que girasse suavemente no espaço tridimensional e permitisse interação por arrasto do mouse ou gestos de toque”.

O resultado foi surpreendente! O código gerou um cubo de Rubik 3D funcional que podia ser rotacionado com o mouse. Embora não permitisse manipular as faces individuais do cubo, a visualização 3D estava completa, com cores distintas em cada face e rotação suave.

Exemplo 2: Simulador de Fogos de Artifício

Em seguida, solicitei “um canvas HTML/JavaScript interativo que simulasse fogos de artifício, disparando explosões coloridas nos locais exatos onde o mouse clicasse”.

O resultado foi absolutamente deslumbrante! O código gerou uma página que permitia clicar em qualquer lugar da tela para criar belos fogos de artifício coloridos que explodiam a partir do ponto de clique. As animações eram fluidas e as cores vibrantes, criando um efeito visual impressionante que seria perfeito para um jogo ou celebração online.

Exemplo 3: Simulação do Sistema Solar

Por fim, pedi “uma simulação realista do sistema solar em HTML, CSS e JavaScript, com planetas orbitando suavemente ao redor do sol e opção para pausar e controlar a simulação”.

O código gerou uma visualização do sistema solar com planetas em órbita. Embora visualmente mais simples que os exemplos anteriores, incluía recursos interativos como controles deslizantes para ajustar a velocidade e botões para pausar e retomar a simulação. Um excelente exemplo educacional que poderia ser refinado com iterações adicionais.

Por Que Usar o Llama 4 para Desenvolvimento?

Integrar o Llama 4 aos seus assistentes de código traz diversos benefícios:

É completamente gratuito com a configuração que demonstramos
Gera código de alta qualidade em segundos
Cria visualizações e animações complexas com pouquíssimo esforço
Ajuda a prototipar ideias rapidamente
Suporta diversas linguagens e frameworks
Pode ser integrado a vários editores de código, não apenas o VS Code

Com essa integração, você ganha um parceiro de programação que pode transformar descrições em texto em código funcional de forma rápida e eficiente.

Expandindo Seus Horizontes com o Llama 4

O potencial do Llama 4 vai muito além do que demonstramos neste artigo. Seu poder de gerar código, criar visualizações e implementar funcionalidades complexas o torna uma ferramenta indispensável no arsenal de qualquer desenvolvedor moderno.

Experimente integrá-lo ao seu fluxo de trabalho e observe como ele pode acelerar seu desenvolvimento, inspirar novas ideias e resolver desafios técnicos. As possibilidades são praticamente ilimitadas!

Não espere mais para elevar seu desenvolvimento a um novo patamar! Siga as instruções deste artigo, configure o Llama 4 em seu ambiente e comece a explorar o que essa poderosa tecnologia de IA pode fazer por você.

Perguntas Frequentes

O que diferencia o Llama 4 Maverick do Llama 4 Scout?

O Llama 4 Maverick é a versão mais poderosa e completa da linha Llama 4, sendo capaz de lidar com tarefas mais complexas e gerar respostas de maior qualidade e profundidade. Ele possui uma maior quantidade de parâmetros e foi treinado com conjuntos de dados mais abrangentes.

O Llama 4 Scout, por outro lado, é uma variante mais leve e otimizada, projetada para ser mais eficiente em termos de recursos computacionais. Embora seja menos poderoso que o Maverick, ainda oferece excelentes resultados para muitas tarefas de codificação e pode ser uma ótima opção quando a velocidade ou uso de recursos é uma preocupação.

Ambos os modelos são capazes de gerar código de alta qualidade, mas para projetos mais complexos ou que exijam maior criatividade e compreensão de contexto, o Maverick tende a apresentar resultados superiores.

A integração com o Together.ai continuará gratuita a longo prazo?

O Together.ai oferece um plano gratuito generoso com créditos suficientes para muitos usuários explorarem os recursos da plataforma, incluindo o acesso aos modelos Llama 4. No entanto, como qualquer serviço de tecnologia, os termos e condições podem mudar com o tempo.

A estratégia atual do Together.ai parece seguir o modelo “freemium”, onde oferecem um nível gratuito substancial para atrair usuários, com opções pagas para uso mais intenso ou recursos avançados. Os créditos gratuitos são regularmente renovados, permitindo uso contínuo para projetos pessoais e experimentação.

Para garantir acesso a longo prazo, recomendo ficar atento às atualizações da plataforma e, caso o uso gratuito seja essencial para você, explorar também outras alternativas de hospedagem para modelos Llama, como Hugging Face ou até mesmo a execução local para casos de uso específicos.

É possível executar os modelos Llama 4 localmente em vez de usar a API?

Sim, é possível executar os modelos Llama 4 localmente em seu próprio hardware, o que pode ser vantajoso para situações onde privacidade é crucial ou você precisa trabalhar offline. A Meta disponibiliza os pesos dos modelos Llama para uso não comercial mediante registro.

Para executar localmente, você precisará de hardware adequado – uma GPU com memória suficiente para o modelo escolhido. Para o Llama 4 Scout, que é mais leve, uma GPU gaming recente pode ser suficiente, enquanto o Maverick exigirá recursos mais robustos.

Ferramentas como o llama.cpp, LM Studio ou Ollama podem ajudar a executar esses modelos com otimizações para hardware de consumo. Lembre-se que, embora a execução local ofereça maior privacidade e elimine custos de API, há desvantagens como necessidade de hardware potente, maior consumo de energia e possivelmente menor velocidade de resposta em comparação com serviços em nuvem otimizados.

Quais outros assistentes de código são compatíveis com esta integração além do Client?

Vários assistentes de código podem ser integrados com os modelos Llama 4 através de provedores de API como o Together.ai. Algumas opções populares incluem:

– Continue: Uma extensão de IA para VS Code que oferece preenchimento de código, refatoração e explicações.
– Claude: O assistente da Anthropic, conhecido por suas respostas detalhadas e compreensão de contexto.
– Cursor: Um editor de código baseado em VS Code com IA integrada, que pode ser configurado para usar diferentes modelos.
– GitHub Copilot: Embora normalmente use modelos da OpenAI, algumas versões permitem configuração de modelos alternativos.

A maioria desses assistentes permite personalizar o modelo de IA subjacente, permitindo que você escolha o Llama 4 através de provedores como Together.ai. A configuração geralmente é feita através das configurações da extensão, onde você pode especificar o provedor de API, sua chave e o ID do modelo desejado.

Os modelos Llama 4 conseguem gerar código em qualquer linguagem de programação?

Os modelos Llama 4 possuem capacidades impressionantes de geração de código em uma ampla variedade de linguagens de programação. Eles se destacam particularmente em linguagens populares como Python, JavaScript, HTML/CSS, Java, C++, PHP, Ruby e outras linguagens amplamente utilizadas.

O desempenho tende a ser melhor em linguagens para as quais existe maior volume de código aberto disponível na internet, pois isso influencia os dados de treinamento do modelo. Para linguagens de nicho, muito especializadas ou recentemente desenvolvidas, o modelo pode apresentar algumas limitações ou imprecisões.

Vale ressaltar que além de simplesmente gerar código, o Llama 4 também consegue entender o contexto e os requisitos específicos, adaptar o estilo de codificação para diferentes situações e até mesmo criar soluções inovadoras para problemas complexos, tornando-o uma ferramenta versátil para desenvolvedores que trabalham com múltiplas linguagens e frameworks.

Assista ao vídeo original

Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original: