Source: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/ Language: de-at # NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json) ## [NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/) Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 ist NVIDIAs Cross-Encoder-Reranker zum Ordnen abgerufenen Materials nach seiner Relevanz für eine Anfrage. Senden Sie eine Anfrage und Kandidatendokumente mit Text, Bildern oder beidem und verwenden Sie anschließend die zurückgegebenen Bewertungen und ursprünglichen Indizes, um Passagen für Suchergebnisse oder eine durch abgerufene Inhalte ergänzte Antwort auszuwählen. - [**Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0) 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. Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 bewertet die Relevanz von Kandidatentexten und Dokumentbildern für eine Textanfrage, einschließlich Diagrammen, Tabellen und Seiten mit gemischten Medien. NVIDIA beschreibt es als Cross-Encoder-Modell mit 1,7 Milliarden Parametern. Führen Sie in einem Abrufablauf zunächst die erste Suche aus und senden Sie anschließend die ausgewählten Kandidaten an den Reranker. Das nützliche Ergebnis ist eine neu geordnete Menge dieser Kandidaten mit Relevanzbewertungen, die eine Anwendung zur Auswahl von Antwortkontext oder zur Anordnung einer Suchergebnisseite verwenden kann. Verwenden Sie POST /v1/rerank mit einem application/json-Body. Setzen Sie model auf "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", query auf die tatsächliche Suchfrage und documents auf ein nicht leeres Array. Jeder Kandidat kann eine Textzeichenfolge oder ein Objekt mit text und/oder image sein; ein strukturiertes Objekt muss mindestens eines dieser Felder enthalten. text ist eine Zeichenfolge. image ist eine entfernte HTTP/HTTPS-URL oder eine base64-Daten-URI, die mit data:image/ beginnt. Ein kombinierter Kandidat enthält beide Felder. Bewahren Sie die Reihenfolge dieses Eingabearrays, damit zurückgegebene Indizes Ihren gespeicherten Dokument-IDs zugeordnet werden können. top\_n ist eine optionale Ganzzahl von mindestens 1, die die Anzahl der zurückzugebenden höchstbewerteten Dokumente anfordert. Beispielsweise kann eine Hilfezentrum-Anwendung Passagen zu Lieferung, Rückgaben und Kontozugriff abrufen und diese anschließend anhand der Lieferfrage des Kunden neu ordnen. Übergeben Sie den tatsächlichen Passagentext statt Dateinamen oder Suchmaschinenauszügen ohne Bezug zur gespeicherten Quelle. Halten Sie jede Passage in der Anwendung mit ihrer eigenen Quellkennung verbunden, damit die ausgewählten Belege später zitiert oder geöffnet werden können. Stellen Sie für ein gescanntes Dokument, Diagramm, eine Tabelle oder Infografik dessen tatsächliches Bild in einem Dokumentobjekt bereit und ergänzen Sie Text, wenn er bei der Inhaltsbestimmung hilft. Die Modellseite dokumentiert ein Limit von 10 240 Tokens pro Anfrage und Dokument. Teilen Sie längeres Ausgangsmaterial vor der Vorbereitung der Kandidatenliste in begrenzte Passagen auf. Bewahren Sie nützlichen umgebenden Kontext bei jeder Passage, einschließlich der Überschrift oder des Produktnamens, wenn diese die Bedeutung verändern. Die dokumentierte Anfrage beginnt mit den von Ihnen bereitgestellten Kandidaten; sie durchsucht keine Dokumentensammlung in Ihrem Auftrag. Das Reranking liefert ein synchrones JSON-Ergebnis. Lesen Sie jedes results-Element einschließlich seines ursprünglichen index, relevance\_score und zurückgegebenen document-Objekts, das text und/oder image enthalten kann, und bewahren Sie alle zurückgegebenen usage-Angaben und Antwortkennungen auf. Verwenden Sie index, um das geordnete Ergebnis seinem Eingabekandidaten zuzuordnen. Behandeln Sie eine Relevanzbewertung als Ordnungssignal für diese Anfrage und nicht als unabhängig verifizierte faktische Antwort. Bewahren Sie das vollständige Ergebnis auf, wenn mehrere Passagen für den nächsten Schritt ausgewählt werden. Bereiten Sie für diese kostenlose Ausgabe öffentliches oder synthetisches Kandidatenmaterial vor; ihre dokumentierten Nutzungsbedingungen schließen vertrauliche Informationen und personenbezogene Daten aus. Endet eine Anfrage ohne vollständiges Ergebnis, bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und Anfragekennung auf, während Sie diesen Versuch prüfen. Der dokumentierte Rerank-Ablauf liefert sein Ergebnis direkt und stellt keinen separaten Ablauf zum Abfragen oder Abbrechen eines Auftrags bereit. **Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free` [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free` ### Einstieg Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 ist NVIDIAs Cross-Encoder-Reranker zum Ordnen abgerufenen Materials nach seiner Relevanz für eine Anfrage. Senden Sie eine Anfrage und Kandidatendokumente mit Text, Bildern oder beidem und verwenden Sie anschließend die zurückgegebenen Bewertungen und ursprünglichen Indizes, um Passagen für Suchergebnisse oder eine durch abgerufene Inhalte ergänzte Antwort auszuwählen. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse ranking ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` Eingabe `text` Ausgabe `ranking` Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free | Standard— | | Feld`query` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`documents` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, query, documents | | Parameter`optional` | Vertragtop\_n | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | Vertrag | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif. | Konfiguration | Tarifstaffel | Abrechnungsmenge | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **—** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationJe Anfrage | Tarifstaffel— | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe **$0** pro Anfrage | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Rerank curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"documents": ["Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany."], "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3}') 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/rerank \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Rerank JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`results` | Typarray | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `text` → `ranking` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `model`, `query`, `documents`, `top_n` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `top_n.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.