Source: https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/
Canonical: https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/
Language: it

# Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning

[Markdown](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/facts.json)

## [Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/)

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-1)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-2)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-3)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-4)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-5)

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

#### Comprendere diversi tipi di materiale

Nemotron 3 Nano Omni è stato creato da NVIDIA per domande e risposte, riepiloghi, trascrizione del parlato e analisi di documenti. A livello del modello sono uniti testo, immagini, video e audio. Il risultato è testuale: il modello descrive il contenuto, risponde alle domande e formula trascrizioni.

Sono previsti analisi di registrazioni di riunioni, ricerca e descrizione di eventi nei video e analisi di documenti aziendali e scientifici. La comprensione di un'interfaccia e il riconoscimento del testo nelle immagini permettono di utilizzarlo in attività agentiche con un ambiente di lavoro visivo.

#### Base linguistica ed encoder

La base è un modello ibrido Mamba-2 e Transformer con livelli di esperti: circa 31 miliardi di parametri complessivi e circa 3 miliardi attivi per token. Un encoder visivo separato elabora immagini e fotogrammi, un encoder vocale il segnale audio. Il contesto complessivo raggiunge 256 mila token. Il supporto linguistico dichiarato è l'inglese.

#### Formati di input

La scheda del produttore elenca stringhe testuali, immagini RGB PNG e JPEG, video MP4 e audio WAV oppure MP3. Per i video sono descritti segmenti fino a due minuti; la frequenza di campionamento dei fotogrammi dipende dalla risoluzione. Per 1080p è indicata una variante fino a un fotogramma al secondo e 128 fotogrammi, per 720p fino a due fotogrammi al secondo e 256 fotogrammi. Per l'audio sono indicati una durata fino a un'ora e una frequenza di campionamento a partire da 8 kHz.

Per analizzare una pagina di documento, la si può rappresentare come immagine: è diverso dall'invio di un PDF non elaborato. I dati supportati da una specifica richiesta dipendono dal metodo di input scelto.

#### Ragionamento e risultato testuale

Sono previste una modalità con ragionamento e una modalità di esecuzione diretta dell'istruzione. Per documenti lunghi e analisi multimodali complesse, il produttore utilizza il ragionamento con un budget controllato. Per il riconoscimento vocale consiglia la modalità diretta.

Il modello supporta testo in formato JSON, chiamate di strumenti e trascrizioni con riferimenti temporali delle singole parole. Le lunghezze di generazione consigliate riguardano le impostazioni delle attività; non stabiliscono un massimo universale dei token in uscita.

Caso pratico

### Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

```
Summarize an English meeting transcript

Summarize this transcript for the project owner. Erin: “The test build passed, but the release checklist is incomplete.” Sam: “I will finish the checklist tomorrow; deployment still needs approval.” Return the completed fact, the promised action with owner and the remaining approval. Preserve the distinction between a test build and deployment.
```

#### Risultato atteso

```
A three-part meeting note: completed work, owner action and unresolved approval.
```

#### Verificare il risultato

```
Check that a passed test build is not rewritten as a deployed release and that Sam’s promise remains future work.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

262.144 tokens

Output massimo

32.768 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content o blocco type=text`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · Anthropic Messages

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · Anthropic Messages

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

4096 tokens

Output massimo

1024 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · OpenAI Chat

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/chat/completions \
  -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni`

[`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages)

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

262.144 tokens

Output massimo

32.768 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nemotron-3-nano-omni | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content o blocco type=text`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · Anthropic Messages

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-nano-omni", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nemotron-3-nano-omni",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nemotron-3-nano-omni",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='nemotron-3-nano-omni',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · Anthropic Messages

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni`

[`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat)

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

4096 tokens

Output massimo

1024 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nemotron-3-nano-omni | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · OpenAI Chat

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-nano-omni", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/chat/completions \
  -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nemotron-3-nano-omni",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nemotron-3-nano-omni",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='nemotron-3-nano-omni',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni-latest`

[`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni-latest`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

262.144 tokens

Output massimo

32.768 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nemotron-3-nano-omni-latest | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Minimo: 1 Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Strumento fornito | Predefinito— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content o blocco type=text`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · Anthropic Messages

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-nano-omni-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="nemotron-3-nano-omni-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "nemotron-3-nano-omni-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='nemotron-3-nano-omni-latest',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · Anthropic Messages

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=messages), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni-latest`

[`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni-latest`

ID del modello

- `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`
- `nemotron-3-nano-omni`
- `nemotron-3-nano-omni-latest`

### Introduzione

Nemotron 3 Nano Omni unisce la comprensione di testo, immagini, video e parlato per analizzare documenti, registrazioni di riunioni e attività multimodali.

Input accettati

Testo

Risultati

Testo

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`text`

Contesto

4096 tokens

Output massimo

1024 tokens

Formato di output

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti nemotron-3-nano-omni-latest | Predefinito— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**Testo** · Testo UTF8

`messages[].content`

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`required` | Contrattomodel, messages |
| Parametro`optional_controls` | Contrattonull |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto |

Ciclo di vita: `exact retained published method`

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

### Tariffe

#### Tariffe dei metodi Ailoot

Input

0,0003 USD */ 1K*

Output

0,0011 USD */ 1K*

Lettura dalla cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache

0,0003 USD */ 1K*

Scrittura nella cache, 5 min

0,0003 USD */ 1K tokens*

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot · OpenAI Chat

Esempio di testoPython SDKNode.js SDKStreaming Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-nano-omni-latest", "messages": []}')
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["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+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/chat/completions \
  -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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
resp = client.chat.completions.create(
    model="nemotron-3-nano-omni-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nemotron-3-nano-omni-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='nemotron-3-nano-omni-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni&fmt=chat), [`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/it/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

FAQ · nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning

Quali input e risultati sono disponibili?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `text` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `text` → `text`

Quali campi usa la richiesta?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `model`, `messages`, `stream`

Quali limiti si applicano?

`POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `ctx`: `262144`; `max_out`: `32768`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `nemotron-3-nano-omni-latest`: `ctx`: `4096`; `max_out`: `1024`; `messages.min_items`: `1`

Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione.

## L’azienda e il suo portafoglio di progetti

L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese.

## Acquista token con uno sconto.

Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token.

Abbonamento

Scegli un piano scontato per richieste regolari.

Codice fino al 50%

Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione.

Spese nella cronologia

Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta.

[Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/)

## Collega l’API al prodotto che vendi.

SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller.

Applicazione commerciale

Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento.

Licenza reseller

Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita.

Documenti sul sito

Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione.

[Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it)

## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti





Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI.





L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese.





Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.