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

# Nemotron 3 Embed 1B

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

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

Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.

- [**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-0)
- [**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-1)
- [**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-2)

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.

#### Көптілді білім және код

Модель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.

Тапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.

#### Мәтіннен векторға

Кіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.

Векторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.

#### Шағын модельдің құрылымы

Энкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.

NVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік бермейді.

**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`

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

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

Модель ID

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Бастау

Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

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

Кіріс

`text`

Шығыс

`embedding`

Контекст

4 096 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nvidia/nemotron-3-embed-1b | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді. | Әдепкі— |
| Өріс`input_type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер query, passage | Әдепкіquery |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float, base64 | Әдепкіfloat |
| Өріс`truncate` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер NONE, START, END | Әдепкі— |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |

Өмірлік цикл: `exact retained published method`

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

### Тарифтер

#### Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Кіріс

0,0001 $ */ 1K*

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot · Эмбеддингтер

Эмбеддинг мысалы

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

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

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`

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

NVIDIA /`nemotron-3-embed`

Модель ID

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Бастау

Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

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

Кіріс

`text`

Шығыс

`embedding`

Контекст

4 096 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nemotron-3-embed | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді. | Әдепкі— |
| Өріс`input_type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер query, passage | Әдепкіquery |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float, base64 | Әдепкіfloat |
| Өріс`truncate` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер NONE, START, END | Әдепкі— |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |

Өмірлік цикл: `exact retained published method`

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

### Тарифтер

#### Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Кіріс

0,0001 $ */ 1K*

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot · Эмбеддингтер

Эмбеддинг мысалы

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

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

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

**Ailoot · Эмбеддингтер** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`

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

NVIDIA /`nemotron-3-embed-latest`

Модель ID

- `nvidia/nemotron-3-embed-1b`
- `nemotron-3-embed`
- `nemotron-3-embed-latest`

### Бастау

Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.

Қабылданатын кіріс деректері

Мәтін

Нәтижелер

embedding

### Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

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

Кіріс

`text`

Шығыс

`embedding`

Контекст

4 096 tokens

Шығыс пішімі

json

| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Өріс`model` | Түрі`string` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер nemotron-3-embed-latest | Әдепкі— |
| Өріс`input` | Түрі`string\|string[]` | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 Шарттар: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді. | Әдепкі— |
| Өріс`input_type` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер query, passage | Әдепкіquery |
| Өріс`encoding_format` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер float, base64 | Әдепкіfloat |
| Өріс`truncate` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер NONE, START, END | Әдепкі— |
| Өріс`dimensions` | Түрі`integer` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 | Әдепкі— |
| Өріс`user` | Түрі`string` | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |

Кіріс материалдарының үйлесімдері

**text\_to\_embedding**

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі

| Параметр | Параметр талаптары |
| --- | --- |
| Параметр`material_types` | Параметр талаптарыtext |
| Параметр`required` | Параметр талаптарыmodel, input |
| Параметр`optional_controls` | Параметр талаптарыnull |
| Параметр`content_type` | Параметр талаптарыapplication/json |

Өмірлік цикл: `exact retained published method`

Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.

### Тарифтер

#### Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері

Кіріс

0,0001 $ */ 1K*

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. [Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/reserve/)

### Сұрау мысалдары

#### Ailoot · Эмбеддингтер

Эмбеддинг мысалы

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nemotron-3-embed-latest", "input": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]=[text]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

### Нәтижелерді алу және сақтау

#### Ailoot · Эмбеддингтер

json

##### Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.

##### Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері

| Өріс | Түрі |
| --- | --- |
| Өріс`data[].index` | Түріinteger |
| Өріс`data[].embedding` | Түріfinite float\[\]\|base64 float32 vector |
| Өріс`model` | Түріstring |
| Өріс`usage` | Түріobject |

Қателер және келесі қадамдар

| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
| --- | --- | --- |
| Жауап400 · `invalid_request_error` | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |

### Балама атаулар

#### Модельдердің балама атаулары

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

#### Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

#### Шақыруға арналған байланысты ID

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/kk/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings)

FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b

Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

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

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed-latest`: `model`, `input`, `input_type`, `encoding_format`, `truncate`, `dimensions`, `user`

Қандай шектеулер қолданылады?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1` `POST /v1/embeddings` · `nemotron-3-embed-latest`: `ctx`: `4096`; `input.min_items`: `1`; `dimensions.minimum`: `1`

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

## Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

## Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым

Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.

50% дейінгі промокод

Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.

Тарихтағы шығындар

Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

[Жазылым таңдау](https://ailoot.ai/docs/kk/billing/subscriptions/) · [Модель бағасын көру](https://ailoot.ai/models/kk/)

## API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба

Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.

Реселлер лицензиясы

Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.

Сайттағы құжаттар

Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

[Реселлер лицензиясын сұрау](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта мен лицензиялық шарт](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=kk)

## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі





Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді.





Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.





Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.