Source: https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/ Language: fr # NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json) ## [NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/) Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 est le modèle de reclassement à encodeur croisé de NVIDIA pour ordonner les éléments récupérés selon leur pertinence pour une requête. Envoyez une requête et des documents candidats textuels, visuels ou combinés, puis utilisez les scores et les indices d’origine renvoyés pour choisir les passages destinés aux résultats de recherche ou à une réponse enrichie par récupération. - [**Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/fr/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0) À propos du modèle Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous. Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 évalue la pertinence de textes candidats et d’images de documents par rapport à une requête textuelle, y compris les graphiques, les tableaux et les pages multimédias. NVIDIA le décrit comme un modèle à encodeur croisé comptant 1,7 milliard de paramètres. Dans un flux de travail de récupération, effectuez d’abord la recherche initiale, puis envoyez les candidats sélectionnés au modèle de reclassement. Le résultat utile est un ensemble réordonné de ces candidats avec des scores de pertinence, qu’une application peut utiliser pour choisir le contexte d’une réponse ou organiser une page de résultats de recherche. Utilisez POST /v1/rerank avec un corps application/json. Définissez model sur "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", query sur la véritable question de recherche et documents sur un tableau non vide. Chaque candidat peut être une chaîne de texte ou un objet avec text et/ou image ; un objet structuré doit fournir au moins l’un de ces champs. text est une chaîne. image est une URL distante HTTP/HTTPS ou une URI de données base64 commençant par data:image/. Un candidat combiné fournit les deux champs. Conservez l’ordre de ce tableau d’entrée pour pouvoir associer les indices renvoyés aux ID de documents stockés. top\_n est un entier facultatif supérieur ou égal à 1 qui demande le nombre de documents les mieux classés à renvoyer. Par exemple, une application de centre d’aide peut récupérer des passages sur la livraison, les retours et l’accès au compte, puis les reclasser selon la question de livraison du client. Transmettez le texte réel des passages plutôt que des noms de fichiers ou des extraits de moteur de recherche sans rapport avec la source stockée. Gardez chaque passage lié à son propre identifiant de source dans l’application pour que les éléments sélectionnés puissent ensuite être cités ou ouverts. Pour un document numérisé, un graphique, un tableau ou une infographie, fournissez son image réelle dans un objet document et ajoutez du texte lorsque cela aide à identifier le contenu. La page du modèle documente une limite de 10 240 tokens par requête et document. Divisez les sources plus longues en passages bornés avant de préparer la liste des candidats. Gardez le contexte environnant utile avec chaque passage, y compris le titre ou le nom du produit lorsqu’il en change le sens. La requête documentée part des candidats que vous fournissez ; elle ne recherche pas dans une collection de documents à votre place. Le reclassement renvoie un résultat JSON synchrone. Lisez chaque élément results, notamment son index d’origine, relevance\_score et l’objet document renvoyé, qui peut contenir text et/ou image, puis conservez les informations d’utilisation et les identifiants de réponse renvoyés. Utilisez index pour associer le résultat classé à son candidat d’entrée. Traitez un score de pertinence comme un signal de classement pour cette requête plutôt que comme une réponse factuelle vérifiée indépendamment. Conservez le résultat complet lorsque plusieurs passages sont sélectionnés pour l’étape suivante. Préparez des candidats publics ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une requête se termine sans résultat complet, conservez la réponse et l’identifiant de requête d’origine pendant la vérification de cette tentative. Le flux de reclassement documenté renvoie directement son résultat et ne fournit pas de flux de travail distinct d’interrogation périodique ou d’annulation de tâche. **Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free` [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free` ### Premiers pas Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 est le modèle de reclassement à encodeur croisé de NVIDIA pour ordonner les éléments récupérés selon leur pertinence pour une requête. Envoyez une requête et des documents candidats textuels, visuels ou combinés, puis utilisez les scores et les indices d’origine renvoyés pour choisir les passages destinés aux résultats de recherche ou à une réponse enrichie par récupération. Entrées acceptées Texte Résultats ranking ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Rerank** `POST /v1/rerank` Types d’entrée `text` Types de sortie `ranking` Format de sortie JSON | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free | Par défaut— | | Champ`query` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`top_n` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, query, documents | | Paramètre`optional` | Contrattop\_n | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`conditions` | Contrat | Cycle de vie : `synchronous_json` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Quantité facturée | Coût | | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base par jeton | Barème tarifaireTarif de base | Quantité facturée— | Coût Entrée · Tokens en entrée **—** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **—** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationPar requête | Barème tarifaire— | Quantité facturéeune requête | Coût Entrée **$0** par requête | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Rerank curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"documents": ["Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany."], "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Rerank JSON ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`results` | Typearray | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&fmt=rerank) FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `text` → `ranking` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `model`, `query`, `documents`, `top_n` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/rerank` · `nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free`: `top_n.minimum`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.