NVIDIA Nemotron 3 Ultra es el modelo de razonamiento y orquestación a gran escala de la familia Nemotron 3. Está diseñado para agentes exigentes de varios pasos, análisis de contextos largos y razonamiento sobre código, matemáticas y ciencia. El modelo tiene 550B parámetros totales y 55B activos. Combina capas Mamba-2, de atención y de mezcla latente de expertos, con capas de predicción de múltiples tokens que respaldan su diseño de generación.
LatentMoE proyecta la información en una representación latente más pequeña para su procesamiento por expertos. El procedimiento de entrenamiento de NVIDIA combina preentrenamiento, ajuste fino supervisado, aprendizaje por refuerzo y destilación multidominio con la política actual. El propósito práctico de estas etapas es mejorar el razonamiento, el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas y el comportamiento de los agentes en varios tipos de tareas. Ultra produce texto: una explicación, una solución, código, un plan o una estructura de respuesta solicitada. Proporciona el material que debe utilizar la respuesta y las condiciones que determinan si el resultado es correcto.
Para el razonamiento matemático o científico, incluye el enunciado completo, los valores conocidos, las unidades y los supuestos permitidos. Una solicitud útil es: «Deriva el resultado a partir de estas condiciones, identifica los supuestos de cada etapa, comprueba las dimensiones y explica qué observación invalidaría la conclusión». Pide un resultado final conciso después de la explicación del desarrollo. Si intervienen datos experimentales, distingue lo medido de lo calculado y solicita que la incertidumbre o la información ausente permanezcan visibles en lugar de diluirse en una respuesta segura de sí misma.
Para flujos de trabajo de código y agentes, proporciona el objetivo, los archivos pertinentes como texto y los resultados reales de los pasos anteriores. Ultra está destinado a tareas con varias decisiones dependientes, por lo que resulta útil llevar un registro explícito del trabajo terminado y de las preguntas pendientes. Por ejemplo: «Revisa esta propuesta de migración frente al esquema y las comprobaciones que fallan. Identifica la dependencia que impide completarla, propone una corrección concreta e indica el resultado esperado de la siguiente comprobación». Una aplicación conectada a herramientas puede entonces ejecutar un paso propuesto y devolver pruebas para la siguiente decisión.
El fabricante permite activar o desactivar el razonamiento mediante la plantilla de chat. El razonamiento está activado de forma predeterminada y produce un registro del razonamiento seguido de la respuesta. La ficha de Ultra también documenta un modo de razonamiento de esfuerzo medio que utiliza menos tokens de razonamiento que el razonamiento completo. Esta opción es específica de Ultra y no debe confundirse con el ajuste de esfuerzo bajo documentado para Super. Define el resultado final deseado y deja espacio para él después del razonamiento. Un registro incompleto no sustituye a una respuesta terminada a la pregunta original.
Ultra admite un contexto de hasta 1M tokens. Para una colección grande de documentos o archivos de código fuente, etiqueta las secciones e indica al modelo exactamente qué debe comparar, rastrear o conciliar. Mantén el orden de las fuentes cuando importe la cronología o la dependencia. Un resultado útil para documentos largos contiene el hallazgo, el pasaje que lo respalda y su implicación para la pregunta. Selecciona los materiales pertinentes y reserva espacio para la salida; la ventana de contexto describe la secuencia de trabajo, no una longitud de respuesta final independiente y garantizada.
El fabricante enumera inglés, francés, español, italiano, alemán, japonés, hindi, coreano, portugués de Brasil y chino. Indica el idioma de salida y conserva los identificadores técnicos o las citas de las fuentes cuando importe la redacción exacta. Para un análisis multilingüe, utiliza los mismos criterios para cada documento y pide que se expliquen las diferencias de terminología o de supuestos. La fluidez por sí sola no basta para establecer que dos requisitos redactados de forma diferente significan lo mismo.
NVIDIA proporciona ejemplos explícitos de llamadas a herramientas con razonamiento. Define el propósito, los argumentos y el resultado esperado de cada función y después devuelve su salida real al modelo. La aplicación realiza la operación; el modelo razona sobre la observación devuelta. Un flujo de trabajo largo con agentes resulta más fácil de examinar cuando se distinguen claramente las acciones propuestas, los resultados ejecutados y las comprobaciones pendientes. Para un informe final, solicita la respuesta, las pruebas que la respaldan, los supuestos y los elementos pendientes de la tarea. Verifica los cálculos frente a las unidades originales, los cambios de código frente a las comprobaciones observadas y las afirmaciones fácticas frente a las fuentes proporcionadas.
", "aboutText": "NVIDIA Nemotron 3 Ultra es el modelo de razonamiento y orquestación a gran escala de la familia Nemotron 3. Está diseñado para agentes exigentes de varios pasos, análisis de contextos largos y razonamiento sobre código, matemáticas y ciencia. El modelo tiene 550B parámetros totales y 55B activos. Combina capas Mamba-2, de atención y de mezcla latente de expertos, con capas de predicción de múltiples tokens que respaldan su diseño de generación.\n\nLatentMoE proyecta la información en una representación latente más pequeña para su procesamiento por expertos. El procedimiento de entrenamiento de NVIDIA combina preentrenamiento, ajuste fino supervisado, aprendizaje por refuerzo y destilación multidominio con la política actual. El propósito práctico de estas etapas es mejorar el razonamiento, el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas y el comportamiento de los agentes en varios tipos de tareas. Ultra produce texto: una explicación, una solución, código, un plan o una estructura de respuesta solicitada. Proporciona el material que debe utilizar la respuesta y las condiciones que determinan si el resultado es correcto.\n\nPara el razonamiento matemático o científico, incluye el enunciado completo, los valores conocidos, las unidades y los supuestos permitidos. Una solicitud útil es: «Deriva el resultado a partir de estas condiciones, identifica los supuestos de cada etapa, comprueba las dimensiones y explica qué observación invalidaría la conclusión». Pide un resultado final conciso después de la explicación del desarrollo. Si intervienen datos experimentales, distingue lo medido de lo calculado y solicita que la incertidumbre o la información ausente permanezcan visibles en lugar de diluirse en una respuesta segura de sí misma.\n\nPara flujos de trabajo de código y agentes, proporciona el objetivo, los archivos pertinentes como texto y los resultados reales de los pasos anteriores. Ultra está destinado a tareas con varias decisiones dependientes, por lo que resulta útil llevar un registro explícito del trabajo terminado y de las preguntas pendientes. Por ejemplo: «Revisa esta propuesta de migración frente al esquema y las comprobaciones que fallan. Identifica la dependencia que impide completarla, propone una corrección concreta e indica el resultado esperado de la siguiente comprobación». Una aplicación conectada a herramientas puede entonces ejecutar un paso propuesto y devolver pruebas para la siguiente decisión.\n\nEl fabricante permite activar o desactivar el razonamiento mediante la plantilla de chat. El razonamiento está activado de forma predeterminada y produce un registro del razonamiento seguido de la respuesta. La ficha de Ultra también documenta un modo de razonamiento de esfuerzo medio que utiliza menos tokens de razonamiento que el razonamiento completo. Esta opción es específica de Ultra y no debe confundirse con el ajuste de esfuerzo bajo documentado para Super. Define el resultado final deseado y deja espacio para él después del razonamiento. Un registro incompleto no sustituye a una respuesta terminada a la pregunta original.\n\nUltra admite un contexto de hasta 1M tokens. Para una colección grande de documentos o archivos de código fuente, etiqueta las secciones e indica al modelo exactamente qué debe comparar, rastrear o conciliar. Mantén el orden de las fuentes cuando importe la cronología o la dependencia. Un resultado útil para documentos largos contiene el hallazgo, el pasaje que lo respalda y su implicación para la pregunta. Selecciona los materiales pertinentes y reserva espacio para la salida; la ventana de contexto describe la secuencia de trabajo, no una longitud de respuesta final independiente y garantizada.\n\nEl fabricante enumera inglés, francés, español, italiano, alemán, japonés, hindi, coreano, portugués de Brasil y chino. Indica el idioma de salida y conserva los identificadores técnicos o las citas de las fuentes cuando importe la redacción exacta. Para un análisis multilingüe, utiliza los mismos criterios para cada documento y pide que se expliquen las diferencias de terminología o de supuestos. La fluidez por sí sola no basta para establecer que dos requisitos redactados de forma diferente significan lo mismo.\n\nNVIDIA proporciona ejemplos explícitos de llamadas a herramientas con razonamiento. Define el propósito, los argumentos y el resultado esperado de cada función y después devuelve su salida real al modelo. La aplicación realiza la operación; el modelo razona sobre la observación devuelta. Un flujo de trabajo largo con agentes resulta más fácil de examinar cuando se distinguen claramente las acciones propuestas, los resultados ejecutados y las comprobaciones pendientes. Para un informe final, solicita la respuesta, las pruebas que la respaldan, los supuestos y los elementos pendientes de la tarea. Verifica los cálculos frente a las unidades originales, los cambios de código frente a las comprobaciones observadas y las afirmaciones fácticas frente a las fuentes proporcionadas.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "24a277cbba827ebb90b0263f46f9d337eb89ce739076c8a6ece77198ceccf1fb", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "methods": [ { "html": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:freeNVIDIA Nemotron 3 Ultra es un gran modelo de razonamiento textual con 550B parámetros totales y 55B activos. Su diseño híbrido LatentMoE permite trabajar con agentes exigentes de varios pasos, código, matemáticas, ciencia y análisis de documentos largos, con un contexto de hasta 1M tokens y controles de razonamiento documentados por el fabricante.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra es el modelo de razonamiento y orquestación a gran escala de la familia Nemotron 3. Está diseñado para agentes exigentes de varios pasos, análisis de contextos largos y razonamiento sobre código, matemáticas y ciencia. El modelo tiene 550B parámetros totales y 55B activos. Combina capas Mamba-2, de atención y de mezcla latente de expertos, con capas de predicción de múltiples tokens que respaldan su diseño de generación.
LatentMoE proyecta la información en una representación latente más pequeña para su procesamiento por expertos. El procedimiento de entrenamiento de NVIDIA combina preentrenamiento, ajuste fino supervisado, aprendizaje por refuerzo y destilación multidominio con la política actual. El propósito práctico de estas etapas es mejorar el razonamiento, el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas y el comportamiento de los agentes en varios tipos de tareas. Ultra produce texto: una explicación, una solución, código, un plan o una estructura de respuesta solicitada. Proporciona el material que debe utilizar la respuesta y las condiciones que determinan si el resultado es correcto.
Para el razonamiento matemático o científico, incluye el enunciado completo, los valores conocidos, las unidades y los supuestos permitidos. Una solicitud útil es: «Deriva el resultado a partir de estas condiciones, identifica los supuestos de cada etapa, comprueba las dimensiones y explica qué observación invalidaría la conclusión». Pide un resultado final conciso después de la explicación del desarrollo. Si intervienen datos experimentales, distingue lo medido de lo calculado y solicita que la incertidumbre o la información ausente permanezcan visibles en lugar de diluirse en una respuesta segura de sí misma.
Para flujos de trabajo de código y agentes, proporciona el objetivo, los archivos pertinentes como texto y los resultados reales de los pasos anteriores. Ultra está destinado a tareas con varias decisiones dependientes, por lo que resulta útil llevar un registro explícito del trabajo terminado y de las preguntas pendientes. Por ejemplo: «Revisa esta propuesta de migración frente al esquema y las comprobaciones que fallan. Identifica la dependencia que impide completarla, propone una corrección concreta e indica el resultado esperado de la siguiente comprobación». Una aplicación conectada a herramientas puede entonces ejecutar un paso propuesto y devolver pruebas para la siguiente decisión.
El fabricante permite activar o desactivar el razonamiento mediante la plantilla de chat. El razonamiento está activado de forma predeterminada y produce un registro del razonamiento seguido de la respuesta. La ficha de Ultra también documenta un modo de razonamiento de esfuerzo medio que utiliza menos tokens de razonamiento que el razonamiento completo. Esta opción es específica de Ultra y no debe confundirse con el ajuste de esfuerzo bajo documentado para Super. Define el resultado final deseado y deja espacio para él después del razonamiento. Un registro incompleto no sustituye a una respuesta terminada a la pregunta original.
Ultra admite un contexto de hasta 1M tokens. Para una colección grande de documentos o archivos de código fuente, etiqueta las secciones e indica al modelo exactamente qué debe comparar, rastrear o conciliar. Mantén el orden de las fuentes cuando importe la cronología o la dependencia. Un resultado útil para documentos largos contiene el hallazgo, el pasaje que lo respalda y su implicación para la pregunta. Selecciona los materiales pertinentes y reserva espacio para la salida; la ventana de contexto describe la secuencia de trabajo, no una longitud de respuesta final independiente y garantizada.
El fabricante enumera inglés, francés, español, italiano, alemán, japonés, hindi, coreano, portugués de Brasil y chino. Indica el idioma de salida y conserva los identificadores técnicos o las citas de las fuentes cuando importe la redacción exacta. Para un análisis multilingüe, utiliza los mismos criterios para cada documento y pide que se expliquen las diferencias de terminología o de supuestos. La fluidez por sí sola no basta para establecer que dos requisitos redactados de forma diferente significan lo mismo.
NVIDIA proporciona ejemplos explícitos de llamadas a herramientas con razonamiento. Define el propósito, los argumentos y el resultado esperado de cada función y después devuelve su salida real al modelo. La aplicación realiza la operación; el modelo razona sobre la observación devuelta. Un flujo de trabajo largo con agentes resulta más fácil de examinar cuando se distinguen claramente las acciones propuestas, los resultados ejecutados y las comprobaciones pendientes. Para un informe final, solicita la respuesta, las pruebas que la respaldan, los supuestos y los elementos pendientes de la tarea. Verifica los cálculos frente a las unidades originales, los cambios de código frente a las comprobaciones observadas y las afirmaciones fácticas frente a las fuentes proporcionadas.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 65.536 | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 65.536 | Predeterminado— |
Campon | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 128 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposeed | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop | Tipo | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campofrequency_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campopresence_penalty | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetrooptional | Contratostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1000000 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:freeNVIDIA Nemotron 3 Ultra es un gran modelo de razonamiento textual con 550B parámetros totales y 55B activos. Su diseño híbrido LatentMoE permite trabajar con agentes exigentes de varios pasos, código, matemáticas, ciencia y análisis de documentos largos, con un contexto de hasta 1M tokens y controles de razonamiento documentados por el fabricante.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra es el modelo de razonamiento y orquestación a gran escala de la familia Nemotron 3. Está diseñado para agentes exigentes de varios pasos, análisis de contextos largos y razonamiento sobre código, matemáticas y ciencia. El modelo tiene 550B parámetros totales y 55B activos. Combina capas Mamba-2, de atención y de mezcla latente de expertos, con capas de predicción de múltiples tokens que respaldan su diseño de generación.
LatentMoE proyecta la información en una representación latente más pequeña para su procesamiento por expertos. El procedimiento de entrenamiento de NVIDIA combina preentrenamiento, ajuste fino supervisado, aprendizaje por refuerzo y destilación multidominio con la política actual. El propósito práctico de estas etapas es mejorar el razonamiento, el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas y el comportamiento de los agentes en varios tipos de tareas. Ultra produce texto: una explicación, una solución, código, un plan o una estructura de respuesta solicitada. Proporciona el material que debe utilizar la respuesta y las condiciones que determinan si el resultado es correcto.
Para el razonamiento matemático o científico, incluye el enunciado completo, los valores conocidos, las unidades y los supuestos permitidos. Una solicitud útil es: «Deriva el resultado a partir de estas condiciones, identifica los supuestos de cada etapa, comprueba las dimensiones y explica qué observación invalidaría la conclusión». Pide un resultado final conciso después de la explicación del desarrollo. Si intervienen datos experimentales, distingue lo medido de lo calculado y solicita que la incertidumbre o la información ausente permanezcan visibles en lugar de diluirse en una respuesta segura de sí misma.
Para flujos de trabajo de código y agentes, proporciona el objetivo, los archivos pertinentes como texto y los resultados reales de los pasos anteriores. Ultra está destinado a tareas con varias decisiones dependientes, por lo que resulta útil llevar un registro explícito del trabajo terminado y de las preguntas pendientes. Por ejemplo: «Revisa esta propuesta de migración frente al esquema y las comprobaciones que fallan. Identifica la dependencia que impide completarla, propone una corrección concreta e indica el resultado esperado de la siguiente comprobación». Una aplicación conectada a herramientas puede entonces ejecutar un paso propuesto y devolver pruebas para la siguiente decisión.
El fabricante permite activar o desactivar el razonamiento mediante la plantilla de chat. El razonamiento está activado de forma predeterminada y produce un registro del razonamiento seguido de la respuesta. La ficha de Ultra también documenta un modo de razonamiento de esfuerzo medio que utiliza menos tokens de razonamiento que el razonamiento completo. Esta opción es específica de Ultra y no debe confundirse con el ajuste de esfuerzo bajo documentado para Super. Define el resultado final deseado y deja espacio para él después del razonamiento. Un registro incompleto no sustituye a una respuesta terminada a la pregunta original.
Ultra admite un contexto de hasta 1M tokens. Para una colección grande de documentos o archivos de código fuente, etiqueta las secciones e indica al modelo exactamente qué debe comparar, rastrear o conciliar. Mantén el orden de las fuentes cuando importe la cronología o la dependencia. Un resultado útil para documentos largos contiene el hallazgo, el pasaje que lo respalda y su implicación para la pregunta. Selecciona los materiales pertinentes y reserva espacio para la salida; la ventana de contexto describe la secuencia de trabajo, no una longitud de respuesta final independiente y garantizada.
El fabricante enumera inglés, francés, español, italiano, alemán, japonés, hindi, coreano, portugués de Brasil y chino. Indica el idioma de salida y conserva los identificadores técnicos o las citas de las fuentes cuando importe la redacción exacta. Para un análisis multilingüe, utiliza los mismos criterios para cada documento y pide que se expliquen las diferencias de terminología o de supuestos. La fluidez por sí sola no basta para establecer que dos requisitos redactados de forma diferente significan lo mismo.
NVIDIA proporciona ejemplos explícitos de llamadas a herramientas con razonamiento. Define el propósito, los argumentos y el resultado esperado de cada función y después devuelve su salida real al modelo. La aplicación realiza la operación; el modelo razona sobre la observación devuelta. Un flujo de trabajo largo con agentes resulta más fácil de examinar cuando se distinguen claramente las acciones propuestas, los resultados ejecutados y las comprobaciones pendientes. Para un informe final, solicita la respuesta, las pruebas que la respaldan, los supuestos y los elementos pendientes de la tarea. Verifica los cálculos frente a las unidades originales, los cambios de código frente a las comprobaciones observadas y las afirmaciones fácticas frente a las fuentes proporcionadas.
POST /v1/messagestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free | Predeterminado— |
Campomessages | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites false | Predeterminadofalse |
Camposystem | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 Máximo: 65.536 | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotop_k | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostop_sequences | Tipoarray | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional | Contratostream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1000000 bytes. |
Ciclo de vida: synchronous_json
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free
Usa las rutas de método indicadas arriba.