Source: https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Language: es # Nemotron 3 Embed 1B [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/facts.json) ## [Nemotron 3 Embed 1B](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/) Nemotron 3 Embed 1B convierte texto en vectores para búsqueda multilingüe, búsqueda de código y RAG. Procesa secuencias de hasta 32768 tokens y devuelve representaciones de 2048 números. - [**Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-0) - [**Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-1) - [**Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-2) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Nemotron 3 Embed 1B es un modelo de texto de NVIDIA para búsqueda semántica y comparación de fragmentos. Codifica preguntas, documentos y código en vectores numéricos densos. Se utilizan para localizar contexto en colecciones amplias, incorporarlo a una respuesta o recuperar información guardada para el siguiente paso de un agente. #### Conocimientos multilingües y código Está orientado a búsqueda multilingüe y entre idiomas: una pregunta y el material adecuado pueden estar en idiomas diferentes. Ruso forma parte de los 34 idiomas publicados junto con inglés, ucraniano, chino, japonés, árabe y otros. Es útil para bases de conocimiento cuyos documentos técnicos y consultas no están unificados en un idioma. Los usos incluyen buscar documentación, comparar textos y recuperar código mediante una descripción. La ventana amplia admite documentos largos, contexto de programación e historial de varios pasos. El material encontrado vuelve al flujo como contexto; el siguiente componente genera explicaciones y respuestas finales. #### Del texto al vector La entrada son cadenas de texto. Cada una produce un vector de 2048 números. La secuencia máxima es de 32768 tokens; materiales más largos deben dividirse o reducirse. La preparación distingue pregunta y documento: el modelo aprende a relacionar esas funciones y una misma cadena no debe presentarse sin considerar su finalidad. Los vectores se normalizan por su longitud. En esa representación, producto escalar y similitud coseno ofrecen comparaciones equivalentes. Se pueden conservar las primeras 1024 o 512 coordenadas, pero después del truncado hay que normalizar de nuevo. Es una propiedad del procesamiento del resultado; colección y consultas deben utilizar dimensiones coherentes. #### Arquitectura compacta El codificador contiene unos 1,14 mil millones de parámetros. Se obtiene de un modelo basado en Ministral 3 3B mediante dos etapas de reducción estructural y destilación. La atención bidireccional considera toda la entrada y promedia representaciones de tokens en un vector común. NVIDIA publica BF16 y NVFP4. Sus espacios de representaciones son próximos, pero cambiar de variante requiere comprobar los documentos propios. Ni similitud numérica ni contexto amplio garantizan elegir siempre el fragmento correcto. **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b` [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b` ID del modelo - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Primeros pasos Nemotron 3 Embed 1B convierte texto en vectores para búsqueda multilingüe, búsqueda de código y RAG. Procesa secuencias de hasta 32768 tokens y devuelve representaciones de 2048 números. Entradas aceptadas Texto Resultados embedding ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `embedding` Contexto 4096 tokens Formato de salida json | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites nvidia/nemotron-3-embed-1b | Predeterminado— | | Campo`input` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 Condiciones: Todas las cadenas deben ser no vacías después de eliminar los espacios de los extremos; se rechazan las URI data; el presupuesto aceptado mide los bytes UTF8 pertinentes. | Predeterminado— | | Campo`input_type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites query, passage | Predeterminadoquery | | Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites float, base64 | Predeterminadofloat | | Campo`truncate` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites NONE, START, END | Predeterminado— | | Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **text\_to\_embedding** Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`required` | Contratomodel, input | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Planes #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada 0,0001 US$ */ 1K* Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · Representaciones vectoriales Ejemplo de representación vectorial ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · Representaciones vectoriales json ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Descodifica los vectores base64 solo cuando se haya solicitado ese formato; conserva todos los vectores y sus índices originales. ##### Si es necesario revisar la respuesta original No se introduce ningún endpoint de trabajos de embeddings. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`data[].index` | Tipointeger | | Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed` [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed` ID del modelo - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Primeros pasos Nemotron 3 Embed 1B convierte texto en vectores para búsqueda multilingüe, búsqueda de código y RAG. Procesa secuencias de hasta 32768 tokens y devuelve representaciones de 2048 números. Entradas aceptadas Texto Resultados embedding ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `embedding` Contexto 4096 tokens Formato de salida json | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites nemotron-3-embed | Predeterminado— | | Campo`input` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 Condiciones: Todas las cadenas deben ser no vacías después de eliminar los espacios de los extremos; se rechazan las URI data; el presupuesto aceptado mide los bytes UTF8 pertinentes. | Predeterminado— | | Campo`input_type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites query, passage | Predeterminadoquery | | Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites float, base64 | Predeterminadofloat | | Campo`truncate` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites NONE, START, END | Predeterminado— | | Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **text\_to\_embedding** Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`required` | Contratomodel, input | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Planes #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada 0,0001 US$ */ 1K* Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · Representaciones vectoriales Ejemplo de representación vectorial ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · Representaciones vectoriales json ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Descodifica los vectores base64 solo cuando se haya solicitado ese formato; conserva todos los vectores y sus índices originales. ##### Si es necesario revisar la respuesta original No se introduce ningún endpoint de trabajos de embeddings. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`data[].index` | Tipointeger | | Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest` [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed-latest` ID del modelo - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Primeros pasos Nemotron 3 Embed 1B convierte texto en vectores para búsqueda multilingüe, búsqueda de código y RAG. Procesa secuencias de hasta 32768 tokens y devuelve representaciones de 2048 números. Entradas aceptadas Texto Resultados embedding ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot · Representaciones vectoriales** `POST /v1/embeddings` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `embedding` Contexto 4096 tokens Formato de salida json | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites nemotron-3-embed-latest | Predeterminado— | | Campo`input` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 Condiciones: Todas las cadenas deben ser no vacías después de eliminar los espacios de los extremos; se rechazan las URI data; el presupuesto aceptado mide los bytes UTF8 pertinentes. | Predeterminado— | | Campo`input_type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites query, passage | Predeterminadoquery | | Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites float, base64 | Predeterminadofloat | | Campo`truncate` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites NONE, START, END | Predeterminado— | | Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 | Predeterminado— | | Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **text\_to\_embedding** Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`required` | Contratomodel, input | | Parámetro`optional_controls` | Contratonull | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | Ciclo de vida: `exact retained published method` Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos. ### Planes #### Tarifas de métodos Ailoot Entrada 0,0001 US$ */ 1K* Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot · Representaciones vectoriales Ejemplo de representación vectorial ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed-latest", "input": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]=[text] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot · Representaciones vectoriales json ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Descodifica los vectores base64 solo cuando se haya solicitado ese formato; conserva todos los vectores y sus índices originales. ##### Si es necesario revisar la respuesta original No se introduce ningún endpoint de trabajos de embeddings. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`data[].index` | Tipointeger | | Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/es/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed-latest`: `text` → `embedding` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed-latest`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed-latest`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.