NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free)

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di NVIDIA con 30B totali e 3B attivi, descritto per il lavoro di subagenti di percezione e contesto nei sistemi aziendali ad agenti. Il metodo Ailoot per questa edizione è una conversazione testuale tramite POST /v1/chat/completions. Seleziona l'ID esatto nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free e fornisci un array messages non vuoto contenente le istruzioni e il testo di partenza per il compito. Ogni messaggio ha un role di system, developer, user o assistant e content come stringa semplice. Un name facoltativo è una stringa; limita ogni messaggio a questi campi. Invia stream:false oppure ometti stream.

Usalo per esaminare un insieme di materiale fornito e restituire una risposta mirata, un confronto o un riepilogo del contesto per il passaggio successivo di un'applicazione. Un prompt di passaggio può fornire la domanda originale, gli estratti pertinenti e i vincoli, quindi chiedere i fatti accertati, le questioni irrisolte e i brani di partenza a sostegno di ciascuna conclusione. Per un confronto, indica i criteri e includi le specifiche effettive delle alternative, così che il modello possa lavorare sulle stesse evidenze.

Questa edizione accetta input testuale e produce output testuale. Per lavorare con un documento, inserisci il testo UTF-8 pertinente nel content dei messaggi e conserva i titoli o le etichette di fonte che aiutano a distinguere gli estratti. Fornisci la cronologia della conversazione necessaria per una domanda successiva. Mantieni l'esecuzione di strumenti o il recupero nell'applicazione circostante e passa alla conversazione i loro risultati testuali completati. Input multimediali, controlli di chiamata degli strumenti e controlli espliciti della cache sono fuori dal profilo di richiesta di questa edizione.

La pagina del modello indica una finestra di contesto di 256 000 token e fino a 65 536 token di completamento. Ailoot richiede inoltre che l'intero corpo JSON UTF-8 della richiesta, incluse istruzioni e nomi dei campi, rientri in 256 000 byte. Per un tetto esplicito all'output, imposta esattamente uno tra max_tokens e max_completion_tokens a un intero positivo da 1 a 65 536. Se non viene fornito nessuno dei due, Ailoot inoltra un tetto di output di 4 096 token. Mantieni l'intera conversazione fornita e la risposta richiesta entro i rispettivi limiti. Un input lungo è utile quando la risposta dipende da molti estratti collegati, ma una selezione mirata e un risultato concreto rendono più semplice verificare se la risposta segue le evidenze. La struttura richiesta nel prompt può prevedere sezioni denominate o una tabella; considera il testo restituito come il risultato, senza presumere un oggetto vincolato da schema.

Per una risposta completa, invia stream:false e conserva l'intero JSON. Leggi il testo generato da choices[].message.content e conserva ogni choice restituito, finish_reason, usage e gli eventuali campi di ragionamento forniti. Mantieni le etichette di fonte nella risposta finale quando il tuo flusso deve ricondurre una conclusione al suo input. Verifica che la risposta richiesta sia completa prima di passarla a un altro passaggio applicativo.

Prepara materiale di partenza pubblico o sintetico per questa edizione gratuita; i termini di utilizzo documentati escludono informazioni riservate e dati personali. Se una risposta è incompleta o l'esito dell'invio è incerto, conserva l'identificatore della richiesta originale e la risposta per verificare il tentativo esistente. La richiesta testuale restituisce il risultato tramite la risposta della conversazione; per questa scheda non è documentato alcun job asincrono separato né percorso di cancellazione.