Source: https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/
Language: id

# Llama Nemotron Embed VL 1B v2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/facts.json)

## [Llama Nemotron Embed VL 1B v2](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/)

Llama Nemotron Embed VL v2 membuat vektor untuk pencarian semantik dokumen. Katalog Ailoot saat ini menyediakan masukan teks untuk pertanyaan dan materi.

- [**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-0)
- [**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-1)
- [**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2/#method-2)

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

#### Menemukan halaman yang diperlukan melalui pertanyaan

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 dikembangkan NVIDIA untuk mencari materi yang membantu menjawab pertanyaan. Kueri diberikan dalam teks. Dalam katalog Ailoot saat ini, model menyediakan masukan teks: pertanyaan dan materi dikodekan sebagai teks. Produsen juga menjelaskan dokumen berupa gambar halaman atau gambar bersama teks yang diekstrak. Varian visual tersebut memerlukan metode tersendiri dengan dukungan gambar. Dengan masukan yang sesuai, model merepresentasikan tabel, grafik, dan infografik dalam ruang vektor bersama.

Pencarian tersebut sesuai untuk asisten tanya-jawab atas koleksi dokumen besar, referensi internal, dan materi penelitian. Hasil pengodean adalah vektor numerik. Halaman atau bagian yang ditemukan kemudian dapat diberikan kepada model yang menyusun jawaban: Embed VL itu sendiri melakukan tahap pencarian konteks.

#### Varian dokumen pada layanan produsen

- Dokumen teks: bagian tersendiri, cuplikan, atau teks halaman yang telah dikenali.
- Gambar: halaman lengkap dengan teks, tabel, dan unsur grafisnya.
- Gambar dengan teks: tampilan visual halaman dan isi teksnya digabungkan dalam satu representasi.

Kueri dan dokumen dikodekan secara terpisah. Karena itu, koleksi dapat diproses terlebih dahulu dan vektornya disimpan bersama halaman sumber; saat pertanyaan baru muncul, hanya vektor kueri yang perlu dihitung. Kemiripan vektor membantu memilih materi berdasarkan makna. Peran teks kueri dan dokumen berbeda, dan perbedaan tersebut perlu dipertahankan saat menyiapkan data.

#### Ukuran representasi dan panjang masukan

Setiap masukan diubah menjadi satu vektor dengan dimensi hingga 2048 angka. Mode teks menggunakan anggaran 8192 token. Untuk metode visual produsen yang memadukan gambar dan teks, dijelaskan anggaran keseluruhan 10240 token yang mencakup kedua bagian; ini bukan batas teks metode Ailoot. Gambar dibagi menjadi bagian-bagian: konfigurasi yang dijelaskan mengizinkan hingga enam bagian dan salinan kecil seluruh halaman, dengan total sekitar 1792 token visual. Teks panjang harus dibagi atau dipersingkat.

Bagian bahasa dibangun di atas Llama 3.2 1B, sedangkan bagian visual di atas SigLIP2. Keduanya digabungkan menjadi encoder yang merata-ratakan representasi token masukan dan menghasilkan satu vektor. Pembelajaran kontrastif mendekatkan pertanyaan dengan halaman yang sesuai serta menjauhkannya dari materi yang tidak relevan. Pencarian tetap bersifat probabilistik: kedekatan vektor tidak menjamin bahwa bagian yang dipilih memuat jawaban yang benar.

**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`

ID model

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### Mulai

Llama Nemotron Embed VL v2 membuat vektor untuk pencarian semantik dokumen. Katalog Ailoot saat ini menyediakan masukan teks untuk pertanyaan dan materi.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

embedding

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

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

Masukan

`text`

Keluaran

`embedding`

Konteks

4.096 tokens

Format keluaran

json

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 | Bawaan— |
| Kolom`input` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 Kondisi: Setiap string tidak kosong setelah trim; URI data ditolak; batas yang diterima mengukur byte UTF8 yang relevan. | Bawaan— |
| Kolom`input_type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan query, passage | Bawaanquery |
| Kolom`encoding_format` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan float, base64 | Bawaanfloat |
| Kolom`truncate` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan NONE, START, END | Bawaan— |
| Kolom`dimensions` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`user` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**text\_to\_embedding**

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Kontraknull |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |

Siklus hidup: `exact retained published method`

Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.

### Paket

#### Tarif metode Ailoot

Masukan

US$0,0001 */ 1K*

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot · Embedding

Contoh embedding

```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/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2", "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
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot · Embedding

json

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Dekode vektor base64 hanya jika format tersebut diminta; simpan setiap vektor beserta indeks aslinya.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Endpoint untuk tugas embedding tidak ditambahkan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`data[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`data[].embedding` | Jenisfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl`

[`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-embed-vl`

ID model

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### Mulai

Llama Nemotron Embed VL v2 membuat vektor untuk pencarian semantik dokumen. Katalog Ailoot saat ini menyediakan masukan teks untuk pertanyaan dan materi.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

embedding

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

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

Masukan

`text`

Keluaran

`embedding`

Konteks

4.096 tokens

Format keluaran

json

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan nemotron-embed-vl | Bawaan— |
| Kolom`input` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 Kondisi: Setiap string tidak kosong setelah trim; URI data ditolak; batas yang diterima mengukur byte UTF8 yang relevan. | Bawaan— |
| Kolom`input_type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan query, passage | Bawaanquery |
| Kolom`encoding_format` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan float, base64 | Bawaanfloat |
| Kolom`truncate` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan NONE, START, END | Bawaan— |
| Kolom`dimensions` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`user` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**text\_to\_embedding**

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Kontraknull |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |

Siklus hidup: `exact retained published method`

Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.

### Paket

#### Tarif metode Ailoot

Masukan

US$0,0001 */ 1K*

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot · Embedding

Contoh embedding

```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-embed-vl", "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
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot · Embedding

json

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Dekode vektor base64 hanya jika format tersebut diminta; simpan setiap vektor beserta indeks aslinya.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Endpoint untuk tugas embedding tidak ditambahkan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`data[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`data[].embedding` | Jenisfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Embedding** `POST /v1/embeddings` `nemotron-embed-vl-latest`

[`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nemotron-embed-vl-latest`

ID model

- `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`
- `nemotron-embed-vl`
- `nemotron-embed-vl-latest`

### Mulai

Llama Nemotron Embed VL v2 membuat vektor untuk pencarian semantik dokumen. Katalog Ailoot saat ini menyediakan masukan teks untuk pertanyaan dan materi.

Masukan yang diterima

Teks

Hasil

embedding

### Tersedia di Ailoot · masukan & metode

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

Masukan

`text`

Keluaran

`embedding`

Konteks

4.096 tokens

Format keluaran

json

| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan nemotron-embed-vl-latest | Bawaan— |
| Kolom`input` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 Kondisi: Setiap string tidak kosong setelah trim; URI data ditolak; batas yang diterima mengukur byte UTF8 yang relevan. | Bawaan— |
| Kolom`input_type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan query, passage | Bawaanquery |
| Kolom`encoding_format` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan float, base64 | Bawaanfloat |
| Kolom`truncate` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan NONE, START, END | Bawaan— |
| Kolom`dimensions` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 | Bawaan— |
| Kolom`user` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |

Kombinasi bahan masukan

**text\_to\_embedding**

Parameter metode dan siklus hidup

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, input |
| Parameter`optional_controls` | Kontraknull |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |

Siklus hidup: `exact retained published method`

Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.

### Paket

#### Tarif metode Ailoot

Masukan

US$0,0001 */ 1K*

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot · Embedding

Contoh embedding

```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-embed-vl-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
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot · Embedding

json

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Dekode vektor base64 hanya jika format tersebut diminta; simpan setiap vektor beserta indeks aslinya.

##### Jika respons asli perlu diperiksa

Endpoint untuk tugas embedding tidak ditambahkan.

Kolom respons

| Kolom | Jenis |
| --- | --- |
| Kolom`data[].index` | Jenisinteger |
| Kolom`data[].embedding` | Jenisfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Kolom`model` | Jenisstring |
| Kolom`usage` | Jenisobject |

Kesalahan dan langkah berikutnya

| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

#### Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

#### ID pemanggil terkait

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl&fmt=embeddings), [`nemotron-embed-vl-latest`](https://ailoot.ai/models/id/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2&route=Core&caller=nemotron-embed-vl-latest&fmt=embeddings)

FAQ · nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2

Input dan hasil apa yang tersedia?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `text` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `text` → `embedding`

Kolom apa yang digunakan permintaan?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user`

Batasan apa yang berlaku?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-embed-vl-latest`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1`

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

## Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

## Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan

Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.

Kode promo hingga 50%

Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.

Biaya dalam riwayat

Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/)

## Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial

Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.

Lisensi reseller

Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.

Dokumen di situs

Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

[Minta lisensi reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id)

## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya





Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan.





Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.





Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.