NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج NVIDIA النصي الهجين القائم على مزيج الخبراء للاستدلال والبرمجة والمهام الموجّهة بالأدوات. تضيف تهيئة 30B/A3B الموثقة لدى الشركة المصنّعة التنبؤ بعدة رموز وإمكان ضبط التفكير وسياقًا يصل إلى مليون رمز، مع إصدار مرجعي مستقل بصيغة BF16.
- Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
POST /v1/chat/completionsnvidia/nemotron-3.5-lightning - Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
POST /v1/messagesnvidia/nemotron-3.5-lightning
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج NVIDIA اللغوي الهجين القائم على مزيج الخبراء لمهام الاستدلال النصي والإجابة المباشرة. تذكر مواصفات النموذج لدى الشركة المصنّعة 30 مليار معلمة إجمالًا و3 مليارات معلمة نشطة، ويجمع مكونات Mamba وTransformer مع التنبؤ بعدة رموز. ويتضمن إصدار BF16 المشار إليه مواد النموذج بالدقة الكاملة التي توفرها الشركة المصنّعة، وهو منفصل عن إصداراتها المحسّنة ذات الدقة المنخفضة.
التدريب وتصميم الإصدار
يصف المصنّع تدريبًا مسبقًا على أكثر من عشرين تريليون رمز، يليه تدريب مستمر للتنبؤ بعدة رموز، وضبط دقيق خاضع للإشراف، وتعلم معزز في بيئات متعددة. وتشمل مهام التعليمات والتعلم المعزز الشيفرة والرياضيات والعلوم واستدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة والتفاعل متعدد الأدوار. التنبؤ بعدة رموز خاصية في بنية Lightning وتدريبه، وليس نوع مخرج إضافيًا مثل توليد الصور أو الصوت.
يقبل النموذج النص ويعيد النص. وتشمل اللغات التي يدعمها المطوّر الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية والإيطالية واليابانية. حدد لغة المخرج واحتفظ بالأسماء التقنية أو معرّفات الشيفرة التي يجب ألا تتغير.
الاستدلال أو الإجابة المباشرة
يمكن لقالب المحادثة لدى المنتج تفعيل التفكير أو تعطيله. تُنشئ مهمة الاستدلال تحليلًا وسيطًا قبل الإجابة النهائية، بينما يمكن لمهمة مباشرة طلب الإجابة دون ذلك المسار. ويوصي المطوّر بإعداد temperature بقيمة 1.0 وtop-p بقيمة 0.95 في تهيئته المرجعية. حدد المخرج النهائي المطلوب بصورة مستقلة: حلًا، أو تغييرًا محددًا للشيفرة، أو مقارنة بين مصادر، أو سجل بيانات محددًا.
مثال على تكليف عملي: «استخدم مقاطع المصدر هذه لمقارنة المتطلبات وتحديد الشرط الذي يعتمد عليه كل استنتاج». وفي البرمجة، قدّم التنفيذ ذا الصلة والإخفاق الملحوظ والسلوك المتوقع، واطلب رقعة مرتبطة بالأدلة. أبقِ الشيفرة المقترحة متميزة عن نتيجة تحقق فعلية.
الأدوات والعمل المنظم
يشمل تدريب NVIDIA اللاحق الأدوات متعددة الخطوات والمخرجات المنظمة. وعندما يستخدم تطبيق النموذج بوصفه وكيلًا، زوّده بدوال لها أغراض دقيقة ومخططات محددة للوسائط. ينفذ التطبيق العمليات المختارة ويعيد الملاحظات للخطوة التالية. ولا تنفذ الدالة المختارة أو سجل الوسائط المُولَّد العملية بصورة مستقلة.
للحصول على نتيجة منظمة، حدد معاني الحقول وقواعد التعامل مع القيم المفقودة. راجع القيم مقابل المدخل حتى عندما يكون التنسيق مناسبًا لنظام لاحق. وينبغي للمهمة المستمرة الاحتفاظ بالملاحظات التي تثبت التقدم وبالمعيار النهائي الذي يحدد اكتمالها.
السياق وإعداد المنتج
يدعم النموذج سياقًا يصل إلى مليون رمز وفق المواصفات الموثقة. ويعرض المطوّر أيضًا إعدادًا أصغر يبلغ 256K لبيئة تنفيذ مقيدة الذاكرة؛ لذا يختلف الحد الأقصى المذكور في المواصفات عن إعداد مختار فعليًا. تتقاسم المواد المصدرية والتاريخ ونتائج الأدوات والاستدلال والإجابة النهائية السياق المتاح. ولا تثبت صياغة سياق المخرج في البطاقة وجود ميزانية إضافية مستقلة لإجابة من مليون رمز.
للإصدار المرجعي BF16، وإصدارات المنتج منخفضة الدقة، وNemotron 3 Nano الأقدم خصائص إصدار منفصلة. استخدم نصوصًا موثوقة للادعاءات التي تعتمد على دقة المصدر، وملاحظات التطبيق الفعلية للأعمال المنفذة. والنتيجة المفيدة حل نصي أو اقتراح شيفرة أو تحليل منظم قابل للمراجعة، تظل افتراضاته وأدلته الداعمة واضحة.
مهمة عملية
مهمة عملية
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Calculate usable production time
A machine produces 360 parts per hour while running. A shift has 90 minutes available, including 15 minutes of setup during which no parts are produced. Assume a constant rate and no other losses. Calculate the production quantity, show the unit conversion and state how many minutes are actually productive.النتيجة المتوقعة
A productive-time calculation, a rate conversion and a final quantity with units.التحقق من النتيجة
Check that setup is subtracted before multiplying and that hours and minutes are not mixed in one rate calculation.Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions nvidia/nemotron-3.5-lightning
nvidia/nemotron-3.5-lightningالبداية
Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج NVIDIA النصي الهجين القائم على مزيج الخبراء للاستدلال والبرمجة والمهام الموجّهة بالأدوات. تضيف تهيئة 30B/A3B الموثقة لدى الشركة المصنّعة التنبؤ بعدة رموز وإمكان ضبط التفكير وسياقًا يصل إلى مليون رمز، مع إصدار مرجعي مستقل بصيغة BF16.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
- الإدخال
text- الإخراج
text- صيغة الإخراج
- json أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3.5-lightning | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF8
messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00014 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00014 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
json أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages nvidia/nemotron-3.5-lightning
nvidia/nemotron-3.5-lightningالبداية
Nemotron 3.5 Lightning هو نموذج NVIDIA النصي الهجين القائم على مزيج الخبراء للاستدلال والبرمجة والمهام الموجّهة بالأدوات. تضيف تهيئة 30B/A3B الموثقة لدى الشركة المصنّعة التنبؤ بعدة رموز وإمكان ضبط التفكير وسياقًا يصل إلى مليون رمز، مع إصدار مرجعي مستقل بصيغة BF16.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- json · sse
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
- الإدخال
text- الإخراج
json,sse- صيغة الإخراج
- JSON أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3.5-lightning | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00014 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.00014 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.00008 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
{
"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
JSON أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:text→textPOST /v1/messages·nvidia/nemotron-3.5-lightning:text→json,sse- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·nvidia/nemotron-3.5-lightning:model,messages,max_tokens,stream- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:messages.min_items:1