Source: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/ Language: de-at # Llama Nemotron Embed VL 1B v2 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/facts.json) ## [Llama Nemotron Embed VL 1B v2](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/) Llama Nemotron Embed VL v2 erstellt Vektoren für semantische Dokumentsuche. Im aktuellen Ailoot-Katalog ist Texteingabe für Suchanfragen und Materialien angegeben. - [**Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-0) - [**Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-1) - [**Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-2) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. #### Die passende Seite zu einer Frage finden Llama Nemotron Embed VL 1B v2 wurde von NVIDIA zur Suche nach Materialien entwickelt, die bei der Beantwortung einer Frage helfen. Die Anfrage ist Text. Im aktuellen Ailoot-Katalog ist für das Modell Texteingabe angegeben: Frage und Material werden als Text kodiert. Der Hersteller beschreibt auch Dokumente als Seitenbild oder als Bild gemeinsam mit extrahiertem Text. Diese visuellen Varianten erfordern eine eigene Methode mit Bildunterstützung. Bei passender Eingabe stellt das Modell Tabellen, Grafiken und Infografiken in einem gemeinsamen Vektorraum dar. Diese Suche eignet sich für Frage-Antwort-Assistenten über große Dokumentbestände, interne Nachschlagewerke und Forschungsmaterialien. Das Kodierungsergebnis ist ein Zahlenvektor. Eine gefundene Seite oder ein Abschnitt kann anschließend einem antwortenden Modell übergeben werden; Embed VL selbst übernimmt die Suche nach Kontext. #### Dokumentvarianten beim Hersteller - Textdokument: ein einzelner Abschnitt, ein Fragment oder bereits erkannter Seitentext. - Bild: die gesamte Seite mit Text, Tabellen und grafischen Elementen. - Bild mit Text: Die visuelle Seite und ihr Textinhalt werden in einer Darstellung verbunden. Anfrage und Dokument werden unabhängig kodiert. Eine Sammlung kann daher vorab verarbeitet und ihre Vektoren zusammen mit den ursprünglichen Seiten gespeichert werden. Bei einer neuen Frage muss nur der Anfragevektor berechnet werden. Vektorähnlichkeit hilft, Materialien nach Bedeutung auszuwählen. Die Textrollen für Anfrage und Dokument unterscheiden sich; diese Unterscheidung muss bei der Datenvorbereitung erhalten bleiben. #### Darstellungsgröße und Eingabelänge Jede Eingabe wird in einen Vektor mit bis zu 2048 Zahlen umgewandelt. Im Textmodus gilt ein Budget von 8192 Tokens. Für die visuelle Herstellermethode mit Bild und Text ist ein gemeinsames Budget von 10240 Tokens beschrieben, das beide Teile umfasst; es ist nicht das Textlimit der Ailoot-Methode. Das Bild wird in Abschnitte zerlegt. In der beschriebenen Konfiguration sind bis zu sechs Abschnitte und eine verkleinerte Kopie der gesamten Seite zulässig, zusammen rund 1792 visuelle Tokens. Lange Texte müssen geteilt oder gekürzt werden. Der Sprachteil basiert auf Llama 3.2 1B, der visuelle Teil auf SigLIP2. Beide werden zu einem Encoder verbunden, der die Darstellungen der Eingabetokens mittelt und einen gemeinsamen Vektor ausgibt. Kontrastives Training bringt die Frage der passenden Seite näher und entfernt sie von nicht relevanten Materialien. Die Suche bleibt probabilistisch: Ähnliche Vektoren garantieren nicht, dass der gewählte Abschnitt die richtige Antwort enthält. **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2` [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2` Modell-ID - `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2` - `nemotron-embed-vl` - `nemotron-embed-vl-latest` ### Einstieg Llama Nemotron Embed VL v2 erstellt Vektoren für semantische Dokumentsuche. Im aktuellen Ailoot-Katalog ist Texteingabe für Suchanfragen und Materialien angegeben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse embedding ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` Eingabe `text` Ausgabe `embedding` Kontext 4 096 tokens Ausgabeformat json | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 | Standard— | | Feld`input` | Typ`string\|string[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Jede Zeichenfolge muss nach trim nicht leer sein; data-URIs werden abgelehnt; das akzeptierte Budget misst die relevanten UTF8-Bytes. | Standard— | | Feld`input_type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits query, passage | Standardquery | | Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float, base64 | Standardfloat | | Feld`truncate` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits NONE, START, END | Standard— | | Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_to\_embedding** Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`required` | Vertragmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Vertragnull | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | Lebenszyklus: `exact retained published method` Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden. ### Tarife #### Ailoot-Methodentarife Eingabe $ 0,0001 */ 1K* Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot · Vektoreinbettungen Embedding-Beispiel ```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 p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] 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/embeddings \ -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("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot · Vektoreinbettungen json ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Dekodieren Sie base64-Vektoren nur, wenn dieses Format angefordert wurde; bewahren Sie jeden Vektor mit seinem ursprünglichen Index auf. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`data[].index` | Typinteger | | Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Feld`model` | Typstring | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl` [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-embed-vl` Modell-ID - `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2` - `nemotron-embed-vl` - `nemotron-embed-vl-latest` ### Einstieg Llama Nemotron Embed VL v2 erstellt Vektoren für semantische Dokumentsuche. Im aktuellen Ailoot-Katalog ist Texteingabe für Suchanfragen und Materialien angegeben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse embedding ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` Eingabe `text` Ausgabe `embedding` Kontext 4 096 tokens Ausgabeformat json | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-embed-vl | Standard— | | Feld`input` | Typ`string\|string[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Jede Zeichenfolge muss nach trim nicht leer sein; data-URIs werden abgelehnt; das akzeptierte Budget misst die relevanten UTF8-Bytes. | Standard— | | Feld`input_type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits query, passage | Standardquery | | Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float, base64 | Standardfloat | | Feld`truncate` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits NONE, START, END | Standard— | | Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_to\_embedding** Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`required` | Vertragmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Vertragnull | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | Lebenszyklus: `exact retained published method` Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden. ### Tarife #### Ailoot-Methodentarife Eingabe $ 0,0001 */ 1K* Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot · Vektoreinbettungen Embedding-Beispiel ```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 p=json.loads('{"model": "nemotron-embed-vl", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] 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/embeddings \ -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("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot · Vektoreinbettungen json ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Dekodieren Sie base64-Vektoren nur, wenn dieses Format angefordert wurde; bewahren Sie jeden Vektor mit seinem ursprünglichen Index auf. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`data[].index` | Typinteger | | Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Feld`model` | Typstring | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest` [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-embed-vl-latest` Modell-ID - `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2` - `nemotron-embed-vl` - `nemotron-embed-vl-latest` ### Einstieg Llama Nemotron Embed VL v2 erstellt Vektoren für semantische Dokumentsuche. Im aktuellen Ailoot-Katalog ist Texteingabe für Suchanfragen und Materialien angegeben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse embedding ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot · Vektoreinbettungen** `POST /v1/embeddings` Eingabe `text` Ausgabe `embedding` Kontext 4 096 tokens Ausgabeformat json | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-embed-vl-latest | Standard— | | Feld`input` | Typ`string\|string[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Jede Zeichenfolge muss nach trim nicht leer sein; data-URIs werden abgelehnt; das akzeptierte Budget misst die relevanten UTF8-Bytes. | Standard— | | Feld`input_type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits query, passage | Standardquery | | Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float, base64 | Standardfloat | | Feld`truncate` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits NONE, START, END | Standard— | | Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_to\_embedding** Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`required` | Vertragmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Vertragnull | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | Lebenszyklus: `exact retained published method` Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden. ### Tarife #### Ailoot-Methodentarife Eingabe $ 0,0001 */ 1K* Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot · Vektoreinbettungen Embedding-Beispiel ```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 p=json.loads('{"model": "nemotron-embed-vl-latest", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] 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/embeddings \ -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("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot · Vektoreinbettungen json ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Dekodieren Sie base64-Vektoren nur, wenn dieses Format angefordert wurde; bewahren Sie jeden Vektor mit seinem ursprünglichen Index auf. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`data[].index` | Typinteger | | Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Feld`model` | Typstring | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings) FAQ · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `text` → `embedding` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.