Source: https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/
Language: hu

# Nemotron 3 Embed 1B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/facts.json)

## [Nemotron 3 Embed 1B](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/)

A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.

- [**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-0)
- [**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-1)
- [**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-2)

A modellről

Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.

A Nemotron 3 Embed 1B az NVIDIA szöveges modellje jelentésalapú kereséshez és részletek összevetéséhez. Kérdéseket, dokumentumokat és programkódot kódol sűrű számvektorokká. E reprezentációkkal nagy gyűjteményekben található meg a szükséges kontextus, egészíthető ki az asszisztens válasza, vagy nyerhető ki korábban mentett információ az ügynök következő lépéséhez.

#### Többnyelvű ismeretek és kód

A modell többnyelvű és nyelvek közötti keresésre szolgál: a kérdés és a megfelelő anyag eltérő nyelven is íródhat. Az orosz a közzétett 34 nyelves készlet része az angollal, az ukránnal, a kínaival, a japánnal, az arabbal és másokkal együtt. Ez olyan közös tudásbázisokhoz hasznos, ahol a technikai dokumentumok és felhasználói megkeresések nincsenek egyetlen nyelvre hozva.

Feladatai között dokumentációkeresés, szöveg-összehasonlítás és szóbeli leírás alapján történő kódkinyerés szerepel. A nagy bemeneti ablak hosszú dokumentumok, terjedelmes programozási kontextus és több ügynöklépés előzményeinek feldolgozását teszi lehetővé. A talált anyag kontextusként kerül vissza a további folyamatba; a végső magyarázatokat és válaszokat a rendszer következő komponense állítja elő.

#### A szövegtől a vektorig

A bemenet szöveges karakterláncokból áll. Minden karakterlánchoz egy 2048 számból álló vektor készül. A szekvencia maximális hossza 32768 token; a hosszabb anyagot részekre kell bontani vagy rövidíteni. A bemenet előkészítésekor megkülönböztetendő a kérdés és a dokumentum: a modell szerepeik összevetésére lett tanítva, ezért ugyanazt a karakterláncot e két feladatban nem szabad a rendeltetés figyelembevétele nélkül formázni.

A vektorok hosszuk szerint normalizáltak. E reprezentációnál a skalárszorzat és a koszinuszhasonlóság egyenértékű összehasonlítási módot ad. Megtartható a teljes vektor első 1024 vagy 512 koordinátája, de a csonkolás után újra normalizálni kell. Ez az eredményfeldolgozás tulajdonsága; a dimenziót a gyűjteményhez és a kérdésekhez következetesen kell kiválasztani.

#### A kompakt modell felépítése

Az enkóder körülbelül 1,14 milliárd paramétert tartalmaz. Ministral 3 3B alapú modellből készült a strukturális csökkentés és desztilláció két szakaszán keresztül. A kétirányú figyelem a teljes bemenetet figyelembe veszi, majd a tokenreprezentációk közös vektorrá átlagolódnak.

Az NVIDIA BF16 és NVFP4 változatokat ad ki. Reprezentációs tereik közeliek, a változat cseréje azonban saját dokumentumokon való ellenőrzést igényel. Sem a számszerű hasonlóság, sem a kontextus hossza nem garantálja, hogy a keresés mindig a helyes részletet választja.

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b`

Modell ID-ja

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Kezdő lépések

A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.

Elfogadott bemenetek

Szöveg

Eredmények

embedding

### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings`

Bemenet

`text`

Kimenet

`embedding`

Kontextus

4096 tokens

Kimeneti formátum

json

| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nvidia/nemotron-3-embed-1b | Alapértelmezett— |
| Mező`input` | Típus`string\|string[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
| Mező`input_type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
| Mező`encoding_format` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
| Mező`truncate` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
| Mező`dimensions` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`user` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |

Bemeneti anyagok kombinációi

**text\_to\_embedding**

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, input |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésnull |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |

Életciklus: `exact retained published method`

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

### Díjcsomagok

#### Ailoot-metódusok díjai

Bemenet

0,0001 USD */ 1K*

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot · Beágyazások

Beágyazási példa

```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
```

### Eredmények fogadása és mentése

#### Ailoot · Beágyazások

json

##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.

##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.

Válaszmezők

| Mező | Típus |
| --- | --- |
| Mező`data[].index` | Típusinteger |
| Mező`data[].embedding` | Típusfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Mező`model` | Típusstring |
| Mező`usage` | Típusobject |

Hibák és következő lépések

| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
| --- | --- | --- |
| Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |

### Álnevek

#### Modell álnevei

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`

[`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-3-embed`

Modell ID-ja

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Kezdő lépések

A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.

Elfogadott bemenetek

Szöveg

Eredmények

embedding

### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings`

Bemenet

`text`

Kimenet

`embedding`

Kontextus

4096 tokens

Kimeneti formátum

json

| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nemotron-3-embed | Alapértelmezett— |
| Mező`input` | Típus`string\|string[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
| Mező`input_type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
| Mező`encoding_format` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
| Mező`truncate` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
| Mező`dimensions` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`user` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |

Bemeneti anyagok kombinációi

**text\_to\_embedding**

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, input |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésnull |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |

Életciklus: `exact retained published method`

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

### Díjcsomagok

#### Ailoot-metódusok díjai

Bemenet

0,0001 USD */ 1K*

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot · Beágyazások

Beágyazási példa

```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
```

### Eredmények fogadása és mentése

#### Ailoot · Beágyazások

json

##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.

##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.

Válaszmezők

| Mező | Típus |
| --- | --- |
| Mező`data[].index` | Típusinteger |
| Mező`data[].embedding` | Típusfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Mező`model` | Típusstring |
| Mező`usage` | Típusobject |

Hibák és következő lépések

| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
| --- | --- | --- |
| Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |

### Álnevek

#### Modell álnevei

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`

[`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-3-embed-latest`

Modell ID-ja

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Kezdő lépések

A Nemotron 3 Embed 1B szövegeket alakít vektorokká többnyelvű kereséshez, kódkereséshez és RAG-hoz. Legfeljebb 32768 tokenes szekvenciákat dolgoz fel, és 2048 számból álló reprezentációt ad ki.

Elfogadott bemenetek

Szöveg

Eredmények

embedding

### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

**Ailoot · Beágyazások** `POST /v1/embeddings`

Bemenet

`text`

Kimenet

`embedding`

Kontextus

4096 tokens

Kimeneti formátum

json

| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nemotron-3-embed-latest | Alapértelmezett— |
| Mező`input` | Típus`string\|string[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 Feltételek: A szélső térközök eltávolítása után minden karakterlánc nem üres; a data URI-k elutasítottak; az elfogadott keret az érintett UTF8 bájtokat méri. | Alapértelmezett— |
| Mező`input_type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok query, passage | Alapértelmezettquery |
| Mező`encoding_format` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok float, base64 | Alapértelmezettfloat |
| Mező`truncate` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok NONE, START, END | Alapértelmezett— |
| Mező`dimensions` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`user` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |

Bemeneti anyagok kombinációi

**text\_to\_embedding**

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, input |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésnull |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |

Életciklus: `exact retained published method`

A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.

### Díjcsomagok

#### Ailoot-metódusok díjai

Bemenet

0,0001 USD */ 1K*

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot · Beágyazások

Beágyazási példa

```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
```

### Eredmények fogadása és mentése

#### Ailoot · Beágyazások

json

##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

A base64 vektorokat csak akkor dekódolja, ha ezt a formátumot kérte; őrizzen meg minden vektort és annak eredeti indexét.

##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.

Válaszmezők

| Mező | Típus |
| --- | --- |
| Mező`data[].index` | Típusinteger |
| Mező`data[].embedding` | Típusfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Mező`model` | Típusstring |
| Mező`usage` | Típusobject |

Hibák és következő lépések

| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
| --- | --- | --- |
| Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |

### Álnevek

#### Modell álnevei

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`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`

Mely mezőket használja a kérés?

`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`

Milyen korlátok érvényesek?

`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`

Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához.

## A vállalat és projektportfóliója

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

## Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény.

Előfizetés

Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez.

Promókód akár 50%-ig

Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik.

Költségek az előzményekben

Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg.

[Előfizetés kiválasztása](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/)

## Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet.

Kereskedelmi alkalmazás

Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba.

Viszonteladói licenc

Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket.

Dokumentumok a weboldalon

Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető.

[Viszonteladói licenc kérése](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu)

## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója





Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít.





A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.





Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.