NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free)

Nemotron 3.5 Content Safety es el modelo de protección de NVIDIA de 4B parámetros, ajustado a partir de Gemma-3-4B. Su función documentada es la moderación de prompts y respuestas, la clasificación de contenido y los flujos de políticas de seguridad. NVIDIA describe salidas que evalúan un prompt de usuario y una respuesta como seguros o inseguros, añaden etiquetas de categorías de seguridad y pueden incluir un rastro de razonamiento. La evaluación es una salida del modelo que la aplicación debe evaluar y aplicar. Cada mensaje tiene un role de system, developer, user o assistant y un content de cadena de texto simple. Un name opcional es una cadena; limita cada mensaje a estos campos. Envía stream:false u omite stream.

Utiliza el ID exacto de modelo nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free con POST /v1/chat/completions y un array messages no vacío. Coloca el material que debe evaluarse en el content de texto y distingue el prompt del usuario de la respuesta del modelo cuando se revisen ambos. Un paso práctico de moderación puede etiquetar esos dos pasajes de forma explícita y pedir al modelo que identifique las categorías pertinentes manteniendo su evaluación vinculada al contenido proporcionado.

Esta edición de Ailoot acepta texto y devuelve texto. Para una cola de revisión, prepara la publicación, el borrador de mensaje de soporte o la respuesta generada reales que necesitan evaluación, junto con el contexto que modifica su significado. Mantén en tu propio flujo de trabajo las decisiones de la aplicación, como dirigir un elemento marcado a revisión humana. Las entradas multimedia, los controles de llamadas a herramientas y los controles explícitos de caché quedan fuera del perfil de solicitud de esta edición.

La página del modelo indica una ventana de contexto de 128 000 tokens y hasta 8192 tokens de generación. Ailoot también exige que todo el cuerpo de la solicitud JSON UTF-8, incluidas las instrucciones y los nombres de campo, quepa en 128 000 bytes. Para un límite explícito de salida, establece exactamente uno de max_tokens o max_completion_tokens en un entero positivo de 1 a 8192. Si no se proporciona ninguno, Ailoot reenvía un límite de salida de 4096 tokens. Ten en cuenta la conversación completa y la evaluación que solicitas. La descripción del modelo informa de cobertura de 12 idiomas; conserva la redacción original cuando la evaluación dependa del idioma de origen. Si tu aplicación espera etiquetas determinadas, analiza y valida el texto devuelto frente a las reglas de tratamiento que hayas elegido. Una respuesta solicitada con aspecto de JSON no garantiza una salida sujeta a un esquema.

Utiliza stream:false para obtener una respuesta JSON completa de la conversación. Lee choices[].message.content, conserva todas las opciones devueltas y los campos de razonamiento proporcionados, y retén finish_reason y usage. Almacena la evaluación junto con el prompt y la respuesta exactos que evalúa para poder revisar la decisión más adelante. La evaluación de un texto se aplica a ese texto y contexto proporcionados; evalúa una respuesta modificada de forma sustancial como un elemento propio.

Prepara material que no contenga información confidencial, tal como exigen las condiciones de uso documentadas de esta edición gratuita. Si la solicitud termina sin una evaluación completa, conserva el identificador de la solicitud original y los datos devueltos mientras compruebas el intento existente. Esta ficha documenta un resultado directo de conversación y no proporciona un flujo independiente de trabajo asíncrono o cancelación.