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

# NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

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## [NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B](https://ailoot.ai/models/ko/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b/)

Nemotron 3 Nano는 추론과 직접 답변을 위한 NVIDIA의 하이브리드 Mamba-2/transformer 텍스트 모델입니다. 약 30B 규모의 제조사 프로파일은 긴 컨텍스트를 다루는 질문, 코딩, 구조화된 작업과 도구 사용을 지원하며, 사고 모드 설정과 추론 길이를 제어하는 참조 방법을 제공합니다.

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

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Nemotron 3 Nano 30B A3B는 추론 작업과 비추론 작업을 하나의 프로파일로 처리하도록 개발된 NVIDIA의 하이브리드 전문가 혼합 텍스트 모델입니다. 텍스트를 입력받아 텍스트를 생성하며, 일반적으로 최종 응답 전에 추론 과정을 전개합니다. 제조사의 채팅 템플릿에서 이 과정을 비활성화하면 바로 답변하도록 할 수 있지만, 분석이 도움이 되는 어려운 프롬프트에서는 그에 따른 절충이 생길 수 있습니다.

#### 아키텍처와 학습

제조사 아키텍처는 총 매개변수가 약 300억 개인 Mamba-2/transformer 하이브리드입니다. 설계는 52개 레이어로 구성되며, Mamba-2 레이어 23개, 전문가 레이어 23개, 어텐션 레이어 6개를 포함합니다. 각 전문가 레이어에는 라우팅되는 전문가 128개와 공유 전문가 하나가 있으며, 토큰마다 라우팅되는 전문가 6개를 활성화합니다.

NVIDIA는 25조 토큰으로 학습한 뒤 지도 미세 조정과 다중 환경 강화 학습을 수행했다고 설명합니다. 사후 학습 영역에는 코드, 수학, 과학, 지시 따르기, 구조화된 출력, 여러 단계의 도구 사용, 여러 턴의 대화가 포함됩니다. 이는 원래 Nano의 속성이며, 나중에 출시된 다중 토큰 예측 기반 3.5 Lightning의 속성과는 별개입니다.

#### 추론 작업 또는 직접 답변 작업 준비

수학 문제는 전체 조건과 최종 결과의 형식을 제공하세요. 코드 작업은 관련 함수, 대표 입력, 관찰된 실패와 필요한 동작을 제시하세요. 유용한 작업 지시의 예는 다음과 같습니다. “이 입력이 구현을 거쳐 처리되는 과정을 추적하고, 처음으로 잘못 판단되는 조건을 찾아, 그 근거 설명과 함께 해당 부분에 집중한 수정안을 반환하세요.” 일상적인 정보 추출 작업에서는 정의된 필드만 요청할 수도 있습니다.

제조사는 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 이탈리아어를 명시합니다. 답변 언어를 지정하고 필요한 용어는 그대로 유지하세요. 중간 추론과 최종 산출물을 구분해 요청하면 결과를 설명, 코드 또는 구조화된 기록으로 유용하게 활용할 수 있습니다.

#### 추론 예산 제어 참조 방법

NVIDIA는 먼저 추론 내용을 얻고, 미완료된 추론 과정을 종료한 다음, 남은 생성 예산을 최종 답변에 사용하는 참조 클라이언트를 보여 줍니다. 이는 제조사의 클라이언트 처리 절차이며, 모델 이름만으로 정확한 기본 중단 지점이 보장된다는 뜻은 아닙니다. 사용 가능한 공간을 분석으로 모두 소비하지 않고 최종 답변을 위한 여유가 남도록 응답 예산을 선택하세요.

#### 도구와 긴 컨텍스트

제조사 프로파일에는 도구 사용과 구조화된 출력을 위한 학습이 포함됩니다. 애플리케이션은 함수 정의를 제공하고, 선택된 작업을 수행하며, 그 관찰 결과를 반환합니다. 결과와 해당 도구 호출의 연결을 유지하세요. 출처에 근거한 답변은 실제로 검색된 자료나 계산 결과를 활용할 수 있으며, 코드 수정에는 관찰된 검증 피드백을 활용해야 합니다.

모델 카드에는 긴 컨텍스트 설계를 위한 최대 100만 토큰의 입력 및 출력 프로파일이 명시되어 있습니다. 이 수치는 선택한 실행 구성과 공유 컨텍스트 예산에 맞춰 사용해야 하며, 프롬프트, 대화 이력, 추론과 응답은 여전히 같은 공간을 함께 차지합니다. 큰 컨텍스트 창이 있더라도 구조가 없는 자료 모음이 명확한 작업으로 바뀌지는 않습니다.

문서는 출처별로, 코드는 관련 경계별로 정리하고 작업 완료 조건을 명시하세요. 값은 원자료와 대조하고, 코드는 실제로 사용할 애플리케이션에서 검토하세요. 유용한 산출물은 근거와 미해결 정보가 명시된 텍스트 결과이며, 이후 Nemotron의 기능이나 정밀도에 대한 가정을 가져오지 않고 정확한 Nano 에디션을 유지해야 합니다.

실제 활용 과제

### 실제 활용 과제

영어 기술 예제

```
Trace an inclusive-range defect

Trace this Python code for start=2 and end=4: values = []
for n in range(start, end):
    values.append(n)
 The caller expects both endpoints included. Explain the first mismatch and propose a focused correction preserving ascending integer inputs. Include tests for 2 through 4 and equal endpoints, and state how descending inputs should be handled.
```

#### 예상 결과

```
A short trace, an inclusive-range correction, two tests and an explicit descending-input assumption.
```

#### 결과 확인

```
The equal-endpoint test yields one included value, and the changed bound does not omit end.
```

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

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

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

### 시작하기

Nemotron 3 Nano는 추론과 직접 답변을 위한 NVIDIA의 하이브리드 Mamba-2/transformer 텍스트 모델입니다. 약 30B 규모의 제조사 프로파일은 긴 컨텍스트를 다루는 질문, 코딩, 구조화된 작업과 도구 사용을 지원하며, 사고 모드 설정과 추론 길이를 제어하는 참조 방법을 제공합니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

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

입력

`text`

출력

`text`

출력 형식

json 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string\|content_part[]\|null` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_calls` | 유형`tool_call[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].tool_call_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].name` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_content` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
| 필드`messages[].reasoning_details` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`max_completion_tokens` | 유형`integer` | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
| 필드`stream_options.include_usage` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`temperature` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`top_p` | 유형`number` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`stop` | 유형`string\|string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools` | 유형`function_tool[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].type` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.name` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.description` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tools[].function.parameters` | 유형`JSON_schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`tool_choice` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`parallel_tool_calls` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`response_format` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning_effort` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`reasoning` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`service_tier` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`instructions` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
| 필드`functions` | 유형`function[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`function_call` | 유형`string\|object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`prompt_cache_options` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
| 필드`modalities` | 유형`string[]` | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
| 필드`provider` | 유형`object` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
| 필드`cache_control.ttl` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF8 텍스트

`messages[].content`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`messages` | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
| 매개변수`file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| 매개변수`control_scope` | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
| 매개변수`output_modalities` | 명세text |
| 매개변수`hosted_operations` | 명세false |
| 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0001** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0001** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 스트리밍

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
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)
result=client.chat.completions.create(model='nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))
```

```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-30b-a3b',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")
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`choices[].index` | 유형integer |
| 필드`choices[].message.content` | 유형string\|null |
| 필드`choices[].message.tool_calls` | 유형tool\_call\[\] |
| 필드`choices[].message.reasoning_content` | 유형string |
| 필드`choices[].message.reasoning_details` | 유형object\|array |
| 필드`choices[].finish_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

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

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

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

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

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

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

### 시작하기

Nemotron 3 Nano는 추론과 직접 답변을 위한 NVIDIA의 하이브리드 Mamba-2/transformer 텍스트 모델입니다. 약 30B 규모의 제조사 프로파일은 긴 컨텍스트를 다루는 질문, 코딩, 구조화된 작업과 도구 사용을 지원하며, 사고 모드 설정과 추론 길이를 제어하는 참조 방법을 제공합니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

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

입력

`text`

출력

`json`, `sse`

출력 형식

JSON 또는 SSE

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b | 기본값— |
| 필드`messages` | 유형`message[]` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`messages[].role` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
| 필드`messages[].content` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`max_tokens` | 유형`integer` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
| 필드`stream` | 유형`boolean` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |

입력 자료 조합

**텍스트** · UTF-8 텍스트

`messages[].content 문자열`

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, messages, max\_tokens |
| 매개변수`optional_controls` | 명세stream |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`text_file_material` | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |

수명 주기: `synchronous_or_streamed`

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

표준 요금 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0001** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.0001** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.0004** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
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

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 결과 수신 및 저장

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

##### 완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

##### 원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

| 필드 | 유형 |
| --- | --- |
| 필드`id` | 유형string |
| 필드`model` | 유형string |
| 필드`content[]` | 유형text\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| 필드`stop_reason` | 유형string\|null |
| 필드`usage` | 유형object |

오류와 다음 단계

| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
| --- | --- | --- |
| 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |

### 별칭

#### 모델 별칭

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

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

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

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `text` → `json`, `sse`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b`: `messages.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.

리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.