Source: https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/
Language: ja

# NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/facts.json)

## [NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/)

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B は、多言語のクエリーと文章を、検索や RAG 用の 2048 次元ベクトルで表します。文書化されたファミリーは、32,768 トークンのシーケンスと、再正規化を伴うベクトル次元の縮小をサポートします。

- [**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/#method-0)

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Nemotron 3 Embed 1Bは、多言語検索、言語をまたぐ検索、意味的類似度比較のためのNVIDIAのテキスト埋め込みファミリーです。質問や文章を、検索システムがほかのテキスト表現と比較できる密なベクトルへ変換します。メーカーは、文書化された1Bリリースを、英語、アラビア語、中国語、ロシア語、日本語、韓国語、ヒングリッシュなど、34種類の言語・言語変種設定で評価しています。

#### エンコーダーと表現

メーカーのモデルカードは、Ministral 3から派生させた、プルーニング済みの双方向Transformerを説明しています。パラメーター数は約11.4億で、トークンレベルの表現を平均して、テキストごとに1つの埋め込みを取得します。ネイティブ出力は2048次元の浮動小数点ベクトルです。これは検索表現であり、埋め込み対象の質問に対する文章の回答ではありません。

メーカーは、1024次元や512次元など、表現の先頭部分を保持することにも対応しています。短縮したベクトルは、切り出した後に再びL2正規化する必要があります。検索タスクのクエリ側とコーパス側で、選択した表現長と正規化を一致させてください。ベクトル長と入力シーケンス長は別の特性です。

#### クエリと文章の準備

文書化された検索の慣習は、質問に“query:”、文書テキストに“passage:”を使用します。メーカーの例は、エンコード前にそれらの役割を適用し、正規化したベクトルを内積で比較します。これはコサイン類似度と同等です。未加工のコーパス表現と、異なる準備をしたクエリを混在させず、選択したワークフローが期待する準備方法を使ってください。

実用的なコレクションには、技術説明、ポリシー、コード関連ドキュメントを含められます。関数が特定のケースをどう扱うかという質問には、その動作を説明する原文やコードの抜粋を検索するべきです。実際の文章とともに、識別子、見出し、関連条件を残してください。ベクトルは候補を検索可能にし、残された出典が、読者や後のRAG回答段階で使う資料になります。

#### 長い原本資料

文書化された最大シーケンス長は32,768トークンです。モデルが多くのテキストを収容できても、文章の境界は意図的に選んでください。完全な節なら定義と例外を残せ、焦点を絞った抜粋なら具体的な答えを確認しやすくなります。モデルのウィンドウを超える入力はチャンク分割や切り詰めが必要であり、省略された末尾を表現済みのコンテンツとして扱うべきではありません。

埋め込んだ各項目を、上位文書とバージョンに結び付けてください。報告書なら、質問が扱う結論の周囲の説明と節タイトルを残します。コード検索なら、関数名、関連インターフェース、動作を抜粋とともに残してください。これにより、検索段階が候補を返したときに、具体的な出典成果物を提供できます。

#### ファミリーのエディションと結果の利用

NVIDIAは、1BファミリーのBF16版とNVFP4版を文書化しています。量子化モデルカードは、その2つのリリースが埋め込み空間を共有すると述べ、バージョンを変更する際は代表的な資料で検索品質を確認することを推奨しています。表現の共有は、その名前付きの組に関するメーカーの説明であり、2048個の出力値を持つすべてのモデルに適用される一般則ではありません。

有用な結果は、モデル、選択した次元、準備方法を記録したクエリベクトル、またはインデックス化された原本コレクションです。候補テキストを識別子とともに返し、必要な情報を提供しているかを点検してください。メーカーは、検索モデルがすべての質問に正しい文章を保証するわけではないと明示しています。その後のリランキングや回答段階は、それらの候補を独自のタスクとして扱います。

**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`

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

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

### はじめに

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B は、多言語のクエリーと文章を、検索や RAG 用の 2048 次元ベクトルで表します。文書化されたファミリーは、32,768 トークンのシーケンスと、再正規化を伴うベクトル次元の縮小をサポートします。

対応する入力

テキスト · token\_ids

結果

embedding

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · 埋め込み** `POST /v1/embeddings`

入力の種類

`text`, `token_ids`

出力の種類

`embedding`

コンテキスト

32,768 tokens

出力形式

json

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 nvidia/nemotron-3-embed-1b:free | デフォルト— |
| フィールド`input` | 種類`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。 入力の許容量: 最大値: 32,768 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素 | デフォルト— |
| フィールド`encoding_format` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 float | デフォルトfloat |
| フィールド`dimensions` | 種類`integer` | 要件非対応 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
| フィールド`user` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`session_id` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`trace` | 種類`json_value` | 要件任意 | 値と制限 条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。 | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 条件: provider.options は拒否されます | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**text\_to\_embedding**

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様model, input |
| パラメータ`input_shapes` | 仕様string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| パラメータ`encoding_format` | 仕様float |
| パラメータ`dimensions_override` | 仕様false |
| パラメータ`max_input_budget_units` | 仕様32768 |
| パラメータ`multimodal_objects` | 仕様false |
| パラメータ`material_types` | 仕様text, token\_ids |

ライフサイクル: `synchronous_json`

各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。

モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

標準料金 高速モードが選択されている場合

Flex モード

標準料金 flex モードが選択されている場合

最大推論量

標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

| 設定 | 料金表 | 料金 |
| --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン **$0** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · 埋め込み

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='nvidia/nemotron-3-embed-1b:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · 埋め込み

json

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。

##### 元のレスポンスを確認する場合

埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`object` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`data[].index` | 種類integer |
| フィールド`data[].embedding` | 種類finite float\[\] |
| フィールド`usage` | 種類object |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

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

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

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

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `ctx`: `32768`; `input.budget.maximum`: `32768` (UTF8 バイト); `input.min_items`: `1`

AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。

## 企業とそのプロジェクト群

企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。

## トークンを割引価格で購入。

継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。

サブスクリプション

定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。

最大50%のプロモコード

購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。

支出を履歴で確認

各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。

[サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/)

## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。

SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。

商用アプリ

サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。

リセラーライセンス

プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。

サイトで契約文書を確認

接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。

[リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja)

## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群





Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。





企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。





Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。