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

# Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning

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

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

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

- [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-1)
- [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-2)
- [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-3)
- [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-4)
- [**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning/#method-5)

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。

#### 異なる種類の素材を理解する

Nemotron 3 Nano Omniは、質問応答、要約、発話の書き起こし、文書の分析のためにNVIDIAが作成しました。モデルのレベルでは、テキスト、画像、動画、音声を統合しています。結果はテキストです。内容を説明し、質問に答え、書き起こしを作成します。

会議の録音の分析、動画素材内の出来事の検索と説明、業務文書や科学文書の分析が用意されています。インターフェースの理解と、画像内の文字の認識により、視覚的な作業環境を使うエージェント型のタスクに利用できます。

#### 言語の基盤とエンコーダ

基盤は、エキスパート層を備えたMamba-2とTransformerのハイブリッドモデルです。合計約31Bパラメータがあり、トークンごとに約3Bパラメータが有効になります。独立した視覚エンコーダが画像やフレームを、音声エンコーダが音声信号を処理します。共通のコンテキストは最大256kトークンです。公表されている言語対応は英語です。

#### 入力形式

メーカーのカードには、テキスト文字列、RGBのPNGとJPEG画像、MP4動画、WAVまたはMP3の音声が挙げられています。動画は二分までと説明され、フレームのサンプリング頻度は解像度によって決まります。1080pでは毎秒一フレームまで、128フレームの方法が示され、720pでは毎秒二フレームまで、256フレームです。音声は一時間まで、サンプリング周波数は8キロヘルツ以上とされています。

文書ページは、画像として提示して分析できます。未処理のPDFを渡すこととは異なります。個々のリクエストで対応するデータは、選択した入力メソッドによって決まります。

#### 推論とテキストの結果

推論モードと、指示を直接実行するモードが用意されています。長い文書や複雑なマルチモーダル分析には、メーカーは予算を制御した推論を使用します。発話の認識には、直接実行するモードを推奨しています。

モデルは、JSON形式のテキスト、ツール呼び出し、単語ごとのタイムスタンプを持つ書き起こしに対応しています。推奨される生成長は、タスクの設定に関するものです。すべてに共通する最大出力トークン数を定めるものではありません。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
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.
```

#### 期待される結果

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

#### 結果の確認

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

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

262,144 tokens

最大出力

32,768 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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-nano-omni-30b-a3b-reasoning | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].contentまたはtype=textブロック`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · Anthropic メッセージ

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · Anthropic メッセージ

jsonまたはSSE

##### 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。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| フィールド`stop_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

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

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

[`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

4,096 tokens

最大出力

1,024 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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-nano-omni-30b-a3b-reasoning | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · OpenAI チャット

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 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。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`choices[].index` | 種類integer |
| フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] |
| フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string |
| フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array |
| フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

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

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni`

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

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

262,144 tokens

最大出力

32,768 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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 nemotron-3-nano-omni | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].contentまたはtype=textブロック`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · Anthropic メッセージ

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · Anthropic メッセージ

jsonまたはSSE

##### 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。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| フィールド`stop_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

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

**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions` `nemotron-3-nano-omni`

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

NVIDIA /`nemotron-3-nano-omni`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

4,096 tokens

最大出力

1,024 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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 nemotron-3-nano-omni | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · OpenAI チャット

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 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。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`choices[].index` | 種類integer |
| フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] |
| フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string |
| フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array |
| フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

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

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `nemotron-3-nano-omni-latest`

[`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

262,144 tokens

最大出力

32,768 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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 nemotron-3-nano-omni-latest | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].contentまたはtype=textブロック`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · Anthropic メッセージ

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · Anthropic メッセージ

jsonまたはSSE

##### 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。

すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| フィールド`stop_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=messages)

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

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

[`nemotron-3-nano-omni-latest`](https://ailoot.ai/models/ja/#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`

モデルID

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

### はじめに

Nemotron 3 Nano Omniは、文書の分析、会議の録音、マルチモーダルなタスクのために、テキスト、画像、動画、発話の理解を組み合わせます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot · OpenAI チャット** `POST /v1/chat/completions`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

コンテキスト

4,096 tokens

最大出力

1,024 tokens

出力形式

jsonまたはSSE

| 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 nemotron-3-nano-omni-latest | デフォルト— |
| フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_part[]\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_calls` | 種類`tool_call[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].tool_call_id` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_content` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
| フィールド`messages[].reasoning_details` | 種類`object\|array` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`max_completion_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
| フィールド`stream_options.include_usage` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`stop` | 種類`string\|string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools` | 種類`function_tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.name` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tools[].function.parameters` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`tool_choice` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`parallel_tool_calls` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`response_format` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning_effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`reasoning` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`service_tier` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`instructions` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
| フィールド`functions` | 種類`function[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`function_call` | 種類`string\|object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
| フィールド`prompt_cache_options` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |

入力素材の組み合わせ

**テキスト** · UTF8テキスト

`messages[].content`

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`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`required` | 仕様model, messages |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様null |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です |

ライフサイクル: `exact retained published method`

メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。

### 料金

#### Ailootのメソッド料金

入力

$0.0003 */ 1K*

出力

$0.0011 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み

$0.0003 */ 1K*

キャッシュ書き込み、5分

$0.0003 */ 1K tokens*

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 · OpenAI チャット

テキストのサンプルPython SDKNode.js SDKPythonストリーミング

```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")
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

##### 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。

すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。

##### 元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`choices[].index` | 種類integer |
| フィールド`choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`choices[].message.tool_calls` | 種類tool\_call\[\] |
| フィールド`choices[].message.reasoning_content` | 種類string |
| フィールド`choices[].message.reasoning_details` | 種類object\|array |
| フィールド`choices[].finish_reason` | 種類string\|null |
| 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** [`nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning&route=Core&caller=nemotron-3-nano-omni-latest&fmt=chat)

#### 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-nano-omni-30b-a3b-reasoning`](https://ailoot.ai/models/ja/#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/ja/#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/ja/#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

利用できる入力と結果は何ですか？

`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`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`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`

どの制限が適用されますか？

`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`

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。