Source: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/
Language: de-at

# NVIDIA: Nemotron 3 Super

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/facts.json)

## [NVIDIA: Nemotron 3 Super](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/)

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-3)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-4)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-5)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b/#method-7)

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.

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs offenes hybrides Mixture-of-Experts-Modell für komplexe Agentenanwendungen. Es hat insgesamt 120 Milliarden Parameter und aktiviert 12 Milliarden Parameter. Die Architektur kombiniert Mamba- und Transformer-Komponenten. Texteingaben erzeugen Textausgaben, mit logischem Schlussfolgern, Funktionswerkzeugen und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben im veröffentlichten Hosting-Profil.

#### Eine Aufgabe anhand ihrer Belege koordinieren

Benennen Sie das benötigte Ergebnis und die Informationen, die jeden Schritt bestimmen. Eine Programmieraufgabe kann den betroffenen Quellcode, das beobachtete Verhalten und die Abnahmebedingungen bereitstellen. Ein Vergleich kann die Alternativen und Kriterien liefern, mit benannten Quellen für die bewerteten Fakten. Halten Sie das Ziel sichtbar, während zwischenzeitliche Beobachtungen ergänzt werden.

Halten Sie bei der Arbeit mit mehreren zusammenhängenden Vorgängen fest, welche Aktion die jeweilige Beobachtung erzeugt hat. Eine Anwendung führt einen vorgeschlagenen Werkzeugvorgang aus und gibt sein tatsächliches Ergebnis an das Modell zurück. Dieses Ergebnis kann anschließend eine spätere Entscheidung stützen oder die nächste zu klärende Frage aufzeigen.

#### Denkprozess und strukturierte Ergebnisse

Legen Sie die Tiefe und das Endergebnis fest, die das Problem erfordert. Auch eine knappe Antwort kann eine umfassende Analyse eines schwierigen Falls benötigen. Definieren Sie für die softwaregestützte Verarbeitung die erwarteten Felder und Typen und validieren Sie anschließend die zurückgegebene Struktur und ihre Inhalte anhand der jeweiligen Quellen.

Bewahren Sie Quellenkennungen, Annahmen und relevante Werkzeugergebnisse gemeinsam mit einem Bericht oder Planungsdatensatz auf. Erhalten Sie bei Code die vorgeschlagene oder angewandte Änderung und die Prüfungen, die ihr vorgesehenes Verhalten beurteilen. Dadurch bleibt die Ausgabe auch außerhalb des Gesprächs nützlich, in dem sie entstanden ist.

#### Kontext für fortlaufende Arbeit

Das Profil im gehosteten Katalog nennt ein Kontextfenster von 262.144 Tokens. Planen Sie anhand des tatsächlichen Arbeitsumfangs, den die Bereitstellungsschnittstelle zulässt, und reservieren Sie Raum für die Antwort. Behalten Sie Entscheidungen und Belege bei, die für die aktuelle Aufgabe benötigt werden, und entfernen Sie sachfremde Wiederholungen.

Ein nützliches Super-Ergebnis hinterlässt ein prüfbares Artefakt und den für den nächsten Schritt erforderlichen Status. Das Modell liefert Text und Werkzeuganfragen; die umgebende Anwendung liefert die Vorgänge und tatsächlichen Beobachtungen, die einen umfassenderen Ablauf abschließen.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Assemble an evidence-based incident handoff

Prepare an incident handoff from three observations. Monitor M: checkout error rate rose at 10:05. Deployment D: release 6.4 finished at 10:00. Database B: connection pool was exhausted at 10:06. Separate the timeline, plausible investigation leads and facts still needed. Keep observation labels beside claims and do not assert that deployment caused the errors.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A labelled timeline, bounded investigation leads and a short list of evidence needed to distinguish causes.
```

#### Ergebnis prüfen

```
Temporal proximity is not presented as established causality, and all times and labels remain intact.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

262 144 tokens

Maximale Ausgabe

32 768 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`system` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop_sequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`output_config.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`cache_control` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content oder Block mit type=text`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · Anthropic Messages

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · Anthropic Messages

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

4 096 tokens

Maximale Ausgabe

1 024 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · OpenAI Chat

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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-super-120b-a12b',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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

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 · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```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-super-120b-a12b", "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-super-120b-a12b',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-super-120b-a12b',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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

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 · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b",
  "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-super-120b-a12b', '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-super-120b-a12b', '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))
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-super`

[`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages)

NVIDIA /`nemotron-3-super`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

262 144 tokens

Maximale Ausgabe

32 768 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-3-super | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`system` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop_sequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`output_config.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`cache_control` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content oder Block mit type=text`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · Anthropic Messages

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-super", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nemotron-3-super",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nemotron-3-super",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='nemotron-3-super',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · Anthropic Messages

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-super`

[`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat)

NVIDIA /`nemotron-3-super`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

4 096 tokens

Maximale Ausgabe

1 024 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-3-super | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · OpenAI Chat

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-super", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nemotron-3-super",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nemotron-3-super",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='nemotron-3-super',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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-super-latest`

[`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)

NVIDIA /`nemotron-3-super-latest`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

262 144 tokens

Maximale Ausgabe

32 768 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-3-super-latest | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`system` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop_sequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`output_config.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`cache_control` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content oder Block mit type=text`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · Anthropic Messages

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-super-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nemotron-3-super-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nemotron-3-super-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='nemotron-3-super-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · Anthropic Messages

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=messages), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=messages), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-super-latest`

[`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)

NVIDIA /`nemotron-3-super-latest`

Modell-ID

- `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
- `nemotron-3-super`
- `nemotron-3-super-latest`

### Einstieg

Nemotron 3 Super ist NVIDIAs Textmodell für komplexe Agentenanwendungen mit 12B aktiven von insgesamt 120B Parametern. Sein hybrides Mamba–Transformer-Mixture-of-Experts-Design unterstützt logisches Schlussfolgern, Funktionswerkzeuge und Steuerungsmöglichkeiten für strukturierte Ausgaben.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Kontext

4 096 tokens

Maximale Ausgabe

1 024 tokens

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits nemotron-3-super-latest | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |

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

$ 0,00008 */ 1K*

Ausgabe

$ 0,00045 */ 1K*

Cache lesen

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben

$ 0,00008 */ 1K*

In Cache schreiben, 5 Min.

$ 0,00008 */ 1K tokens*

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/)

#### Details zum Referenztarif

Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.

Referenztarifstaffeln des Modells

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00017** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · OpenAI Chat

TextbeispielPython SDKNode.js SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-super-latest", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nemotron-3-super-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nemotron-3-super-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```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='nemotron-3-super-latest',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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&fmt=chat), [`nemotron-3-super`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super&fmt=chat), [`nemotron-3-super-latest`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=nvidia%2Fnemotron-3-super-120b-a12b&route=Core&caller=nemotron-3-super-latest&fmt=chat)

FAQ · nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super-latest`: `text` → `text`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super-latest`: `model`, `messages`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-super-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-super-latest`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1`

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