Source: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/
Language: ar

# NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/facts.json)

## [NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/)

Nemotron 3 Nano هو نموذج NVIDIA النصي الهجين الذي يجمع بين Mamba-2 وtransformer للاستدلال والإجابات المباشرة. تدعم تهيئته لدى الشركة المصنّعة، بحجم يقارب 30B معلمة، أسئلة السياق الطويل والبرمجة والمهام المنظمة والأدوات، مع تفكير قابل للضبط وطريقة مرجعية للتحكم في طول الاستدلال.

- [**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/#method-1)

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

Nemotron 3 Nano 30B A3B هو نموذج NVIDIA النصي الهجين القائم على مزيج الخبراء، أُعدّ بتهيئة واحدة لمهام الاستدلال والمهام التي لا تستخدم الاستدلال. يقبل النص ويولّد النص، وينتج عادةً مسارًا للاستدلال قبل الإجابة النهائية. يمكن لقالب المحادثة الذي توفره الشركة المصنّعة تعطيل ذلك المسار للحصول على إجابات مباشرة، مع احتمال التأثير في أداء المطالبات الأصعب التي تستفيد من التحليل.

#### البنية والتدريب

بنية الشركة المصنّعة هجين من Mamba-2 وtransformer، يضم نحو ثلاثين مليار معلمة إجمالاً. يحتوي تصميمه على اثنتين وخمسين طبقة: ثلاث وعشرون طبقة Mamba-2، وثلاث وعشرون طبقة خبراء، وست طبقات انتباه. لكل طبقة خبراء 128 خبيرًا موجّهًا وخبير مشترك، ويُنشَّط ستة خبراء موجّهين لكل توكن.

تصف NVIDIA تدريبًا على خمسة وعشرين تريليون توكن، يليه ضبط دقيق خاضع للإشراف وتعلّم معزز متعدد البيئات. تشمل مجالات ما بعد التدريب الشيفرة والرياضيات والعلوم والتعليمات والمخرجات المنظمة والأدوات متعددة الخطوات والمحادثات متعددة الأدوار. هذه خصائص Nano الأصلية، مستقلة عن إصدار 3.5 Lightning اللاحق ذي التنبؤ بعدة توكنات.

#### هيّئ مهمة استدلال أو إجابة مباشرة

للرياضيات، قدّم نص المسألة كاملاً وتنسيق النتيجة النهائية. وللشيفرة، قدّم الدالة المعنية ومدخلاً ممثلاً والإخفاق المرصود والسلوك المطلوب. مثال مفيد للموجز: «تتبّع هذا المدخل عبر التنفيذ، وحدد أول شرط غير صحيح، وأعد تصحيحًا محددًا مع شرحه الداعم». ويمكن لاستخراج اعتيادي أن يطلب بدلاً من ذلك الحقول المحددة فقط.

تدرج الشركة المصنّعة الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية واليابانية والإيطالية. حدد لغة الإجابة وأبقِ المصطلحات المطلوبة سليمة. اطلب المخرج النهائي منفصلاً عن الاستدلال الوسيط كي تظل النتيجة مفيدة كشرح أو شيفرة أو سجل منظم.

#### مرجع ميزانية الاستدلال

تعرض NVIDIA عميلاً مرجعيًا يحصل أولاً على محتوى الاستدلال، ويغلق مسارًا غير مكتمل، ثم يستخدم ميزانية التوليد المتبقية للإجابة النهائية. هذا إجراء ينفذه عميل الشركة المصنّعة، وليس حد إيقاف مدمجًا ودقيقًا يوحي به اسم النموذج. اختر ميزانية إجابة تترك مساحة للنتيجة النهائية بدلاً من استهلاك كل المساحة المتاحة في التحليل.

#### الأدوات والسياق الطويل

تتضمن تهيئة الشركة المصنّعة تدريبًا على استخدام الأدوات والمخرجات المنظمة. يوفّر التطبيق تعريفات الدوال وينفذ العمليات المختارة ويعيد النتائج المرصودة. أبقِ تلك النتائج مرتبطة باستدعاءاتها. يمكن لإجابة مدعومة بالمصادر استخدام المادة المسترجعة فعليًا أو الحساب الفعلي، بينما ينبغي لتنقيح الشيفرة استخدام التغذية الراجعة المرصودة من التحقق.

تحدد بطاقة النموذج حدًا أقصى يبلغ مليون توكن للمدخلات والمخرجات ضمن تهيئته ذات السياق الطويل. يجب استخدام هذه الأرقام مع إعداد التنفيذ المختار وميزانية السياق المشتركة؛ فالمطالبة والسجل والاستدلال والإجابة ما زالت تشغل المساحة معًا. لا تجعل النافذة الطويلة مجموعة مصادر غير منظمة مهمة واضحة.

نظّم المستندات حسب المصدر والشيفرة حسب الحدود ذات الصلة، وحدد ما يُكمل التكليف. راجع القيم بالرجوع إلى المادة، والشيفرة داخل التطبيق المقصود. المخرج المفيد نتيجة نصية مع تحديد أدلتها والمعلومات غير المحسومة، مع الاحتفاظ بإصدار Nano الدقيق بدلاً من استعارة خصائص Nemotron اللاحقة أو افتراضات الدقة.

مهمة عملية

### مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

```
Trace an inclusive-range defect

Trace this Python code for start=2 and end=4: values = []
for n in range(start, end):
    values.append(n)
 The caller expects both endpoints included. Explain the first mismatch and propose a focused correction preserving ascending integer inputs. Include tests for 2 through 4 and equal endpoints, and state how descending inputs should be handled.
```

#### النتيجة المتوقعة

```
A short trace, an inclusive-range correction, two tests and an explicit descending-input assumption.
```

#### التحقق من النتيجة

```
The equal-endpoint test yields one included value, and the changed bound does not omit end.
```

**Ailoot Ultra · محادثة OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`

[`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=chat)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`

### البداية

Nemotron 3 Nano هو نموذج NVIDIA النصي الهجين الذي يجمع بين Mamba-2 وtransformer للاستدلال والإجابات المباشرة. تدعم تهيئته لدى الشركة المصنّعة، بحجم يقارب 30B معلمة، أسئلة السياق الطويل والبرمجة والمهام المنظمة والأدوات، مع تفكير قابل للضبط وطريقة مرجعية للتحكم في طول الاستدلال.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩ | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | 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— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string\|content_part[]\|null` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_calls` | النوع`tool_call[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].tool_call_id` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].name` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_content` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].reasoning_details` | النوع`object\|array` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_completion_tokens` | النوع`integer` | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
| الحقل`stream_options.include_usage` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`temperature` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`top_p` | النوع`number` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stop` | النوع`string\|string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools` | النوع`function_tool[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].type` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.name` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.description` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tools[].function.parameters` | النوع`JSON_schema` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`tool_choice` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`parallel_tool_calls` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`response_format` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning_effort` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`reasoning` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`service_tier` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`instructions` | النوع`string` | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`functions` | النوع`function[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`function_call` | النوع`string\|object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`prompt_cache_options` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`modalities` | النوع`string[]` | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`provider` | النوع`object` | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`cache_control.ttl` | النوع`string` | 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 |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`messages` | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
| المعلمة`file_material` | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| المعلمة`control_scope` | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
| المعلمة`output_modalities` | المواصفاتtext |
| المعلمة`hosted_operations` | المواصفاتfalse |
| المعلمة`multimodal_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 **$0.0001** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.0004** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **—** / 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 **$0.0001** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.0004** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

curlPython SDKالبث باستخدام Python

```bash
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-nano-30b-a3b", "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
```

```python
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-nano-30b-a3b',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"))
```

```python
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-nano-30b-a3b',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 |
| --- | --- |
| الحقل`choices[].index` | النوعinteger |
| الحقل`choices[].message.content` | النوعstring\|null |
| الحقل`choices[].message.tool_calls` | النوعtool\_call\[\] |
| الحقل`choices[].message.reasoning_content` | النوعstring |
| الحقل`choices[].message.reasoning_details` | النوعobject\|array |
| الحقل`choices[].finish_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | 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-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=chat)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · رسائل Anthropic** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`

[`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=messages)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`

### البداية

Nemotron 3 Nano هو نموذج NVIDIA النصي الهجين الذي يجمع بين Mamba-2 وtransformer للاستدلال والإجابات المباشرة. تدعم تهيئته لدى الشركة المصنّعة، بحجم يقارب 30B معلمة، أسئلة السياق الطويل والبرمجة والمهام المنظمة والأدوات، مع تفكير قابل للضبط وطريقة مرجعية للتحكم في طول الاستدلال.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| الحقل`model` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages` | النوع`message[]` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].role` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`messages[].content` | النوع`string` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`max_tokens` | النوع`integer` | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
| الحقل`stream` | النوع`boolean` | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |

تركيبات مواد الإدخال

**النص** · نص UTF-8

`سلسلة نصية messages[].content`

معلمات الطريقة ودورة حياتها

| المعلمة | المواصفات |
| --- | --- |
| المعلمة`content_type` | المواصفاتapplication/json |
| المعلمة`required` | المواصفاتmodel, messages, max\_tokens |
| المعلمة`optional_controls` | المواصفاتstream |
| المعلمة`material_types` | المواصفاتtext |
| المعلمة`text_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 **$0.0001** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.0004** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **—** / 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 **$0.0001** / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج **$0.0004** / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/reserve/)

### أمثلة للطلبات

#### Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنىcurl · استخدم مستندك بترميز UTF-8Python · احفظ النتيجة كاملة

```json
{
  "model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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-nano-30b-a3b', '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
```

```python
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-nano-30b-a3b', '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 |
| --- | --- |
| الحقل`id` | النوعstring |
| الحقل`model` | النوعstring |
| الحقل`content[]` | النوعtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| الحقل`stop_reason` | النوعstring\|null |
| الحقل`usage` | 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-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=messages)

#### الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

#### معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

[`nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`](https://ailoot.ai/models/ar/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-30b-a3b&fmt=messages)

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

ما المدخلات والنتائج المتاحة؟

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `text` → `json`, `sse`

ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

ما الحدود المطبقة؟

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `messages.min_items`: `1`

اربط Ailoot بخدمة Claude Code أوOpenCode أوHermes أوتطبيقك.

## الشركة ومحفظة مشاريعها

الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.

## اشتر الرموز بخصم.

خصم اشتراك للعمل المنتظم. الرموز الترويجية حتى 50% على شراء الرموز.

الاشتراك

اختر خطة بخصم لطلباتك المنتظمة.

رمز خصم حتى 50%

أدخل الرمز عند الشراء. يعاد حساب السعر وفق العرض الساري.

المصروفات في السجل

يحفظ النموذج والرموز والمبلغ لكل طلب.

[اختر اشتراكا](https://ailoot.ai/docs/ar/billing/subscriptions/) · [اعرض أسعار النماذج](https://ailoot.ai/models/ar/)

## اربط API بالمنتج الذي تبيعه.

SaaS والتطبيقات والبوتات وفق العرض واتفاقية ترخيص Ailoot. لإعادة البيع، اطلب ترخيص موزع.

تطبيق تجاري

أضف توليد النص والصور والفيديو والصوت إلى ميزات خدمتك المدفوعة.

ترخيص إعادة البيع

أرسل وصف المشروع وطريقة توفير الوصول. اطلب شروط استخدام وإعادة بيع مكتوبة.

المستندات على الموقع

العرض واتفاقية الترخيص وسياسة معالجة البيانات متاحة قبل الربط.

[اطلب ترخيص إعادة بيع](mailto:support@ailoot.ai) · [العرض واتفاقية الترخيص](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ar)

## Ailoot · الشركة ومحفظة مشاريعها





تستند Ailoot إلى خبرة تشغيلية متراكمة وقاعدة عملاء واسعة وخدمة مستقرة ومراقبة مستمرة لمؤشرات الأداء KPI.





الشركة ومحفظة مشاريعها: ملايين العملاء؛ مبيعات بالمليارات شهريًا.





توظف Ailoot هذه الخبرة التشغيلية لإتاحة الوصول عبر API إلى قدرات الذكاء الاصطناعي في منتجات العملاء ووكلائهم وتطبيقاتهم وعمليات الأتمتة.
