Source: https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Language: lt # Nemotron 3 Embed 1B [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/facts.json) ## [Nemotron 3 Embed 1B](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/) Nemotron 3 Embed 1B paverčia tekstus vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai ir RAG. Apdoroja iki 32768 tokenų sekas ir pateikia 2048 skaičių atvaizdį. - [**Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-0) - [**Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-1) - [**Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-2) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. Nemotron 3 Embed 1B — NVIDIA tekstinis modelis paieškai pagal prasmę ir fragmentų palyginimui. Jis koduoja klausimus, dokumentus ir programų kodą į tankiuosius skaitinius vektorius. Šie atvaizdžiai naudojami reikiamam kontekstui didelėse kolekcijose rasti, asistento atsakymui juo papildyti arba anksčiau išsaugotai informacijai išgauti kitam agento žingsniui. #### Daugiakalbės žinios ir kodas Modelis skirtas daugiakalbei ir tarpkalbinei paieškai: klausimas ir tinkama medžiaga gali būti parašyti skirtingomis kalbomis. Rusų kalba įtraukta į paskelbtą 34 kalbų rinkinį kartu su anglų, ukrainiečių, kinų, japonų, arabų ir kitomis. Tai naudinga bendroms žinių bazėms, kuriose techniniai dokumentai ir naudotojų užklausos nėra suvienodinti į vieną kalbą. Tarp užduočių yra paieška dokumentacijoje, tekstų palyginimas ir kodo išgavimas pagal žodinį aprašymą. Didelis įvesties langas leidžia dirbti su ilgais dokumentais, dideliu programiniu kontekstu ir kelių agento žingsnių istorija. Rasta medžiaga grąžinama į tolesnį procesą kaip kontekstas; galutinius paaiškinimus ir atsakymus formuoja kitas sistemos komponentas. #### Nuo teksto prie vektoriaus Įvestis yra teksto eilutės. Kiekvienai eilutei gaunamas vienas vektorius iš 2048 skaičių. Didžiausias sekos ilgis yra 32768 tokenų; ilgesnę medžiagą reikia skaidyti į dalis arba trumpinti. Rengiant įvestį atskiriami klausimas ir dokumentas: modelis mokytas susieti jų vaidmenis, todėl tos pačios eilutės šiose dviejose užduotyse negalima pateikti neatsižvelgiant į paskirtį. Vektoriai normalizuojami pagal ilgį. Tokiuose atvaizdžiuose skaliarinė sandauga ir kosinuso panašumas suteikia lygiavertį palyginimo būdą. Galima palikti pirmąsias 1024 arba 512 viso vektoriaus koordinates, tačiau po sutrumpinimo reikia iš naujo atlikti normalizavimą. Tai rezultato apdorojimo savybė; kolekcijos ir užklausų matmenų skaičių reikia pasirinkti suderintai. #### Kompaktiško modelio sandara Koduotuve yra apie 1,14 mlrd. parametrų. Jis gautas iš Ministral 3 3B pagrindu sukurto modelio per du struktūrinio mažinimo ir distiliavimo etapus. Dvikryptis dėmesys atsižvelgia į visą įvestį, tuomet tokenų atvaizdžiai vidurkinami į bendrą vektorių. NVIDIA išleidžia BF16 ir NVFP4 variantus. Jų atvaizdžių erdvės artimos, tačiau keičiant variantą reikia patikrinti su savo dokumentais. Nei skaitinis panašumas, nei konteksto ilgis negarantuoja, kad paieška visada pasirinks tinkamą fragmentą. **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b` [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b` Modelio ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Pradžia Nemotron 3 Embed 1B paverčia tekstus vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai ir RAG. Apdoroja iki 32768 tokenų sekas ir pateikia 2048 skaičių atvaizdį. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai embedding ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` Įvestis `text` Išvestis `embedding` Kontekstas 4 096 tokens Išvesties formatas json | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos nvidia/nemotron-3-embed-1b | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 Sąlygos: Kiekviena eilutė turi būti netuščia pašalinus kraštinius tarpus; data URI atmetami; priimtas biudžetas matuoja atitinkamus UTF8 baitus. | Numatyta— | | Laukas`input_type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos query, passage | Numatytaquery | | Laukas`encoding_format` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos float, base64 | Numatytafloat | | Laukas`truncate` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos NONE, START, END | Numatyta— | | Laukas`dimensions` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 | Numatyta— | | Laukas`user` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **text\_to\_embedding** Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0001 USD */ 1K* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · Įterpiniai Įterpinių pavyzdys ```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 ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · Įterpiniai json ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Dekoduokite base64 vektorius tik tada, jei buvo prašoma šio formato; išsaugokite kiekvieną vektorių ir jo pradinį indeksą. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`data[].index` | Tipasinteger | | Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed` [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed` Modelio ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Pradžia Nemotron 3 Embed 1B paverčia tekstus vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai ir RAG. Apdoroja iki 32768 tokenų sekas ir pateikia 2048 skaičių atvaizdį. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai embedding ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` Įvestis `text` Išvestis `embedding` Kontekstas 4 096 tokens Išvesties formatas json | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos nemotron-3-embed | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 Sąlygos: Kiekviena eilutė turi būti netuščia pašalinus kraštinius tarpus; data URI atmetami; priimtas biudžetas matuoja atitinkamus UTF8 baitus. | Numatyta— | | Laukas`input_type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos query, passage | Numatytaquery | | Laukas`encoding_format` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos float, base64 | Numatytafloat | | Laukas`truncate` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos NONE, START, END | Numatyta— | | Laukas`dimensions` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 | Numatyta— | | Laukas`user` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **text\_to\_embedding** Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0001 USD */ 1K* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · Įterpiniai Įterpinių pavyzdys ```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 ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · Įterpiniai json ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Dekoduokite base64 vektorius tik tada, jei buvo prašoma šio formato; išsaugokite kiekvieną vektorių ir jo pradinį indeksą. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`data[].index` | Tipasinteger | | Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest` [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed-latest` Modelio ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Pradžia Nemotron 3 Embed 1B paverčia tekstus vektoriais daugiakalbei paieškai, kodo paieškai ir RAG. Apdoroja iki 32768 tokenų sekas ir pateikia 2048 skaičių atvaizdį. Leidžiamos įvestys Tekstas Rezultatai embedding ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · Įterpiniai** `POST /v1/embeddings` Įvestis `text` Išvestis `embedding` Kontekstas 4 096 tokens Išvesties formatas json | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos nemotron-3-embed-latest | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 Sąlygos: Kiekviena eilutė turi būti netuščia pašalinus kraštinius tarpus; data URI atmetami; priimtas biudžetas matuoja atitinkamus UTF8 baitus. | Numatyta— | | Laukas`input_type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos query, passage | Numatytaquery | | Laukas`encoding_format` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos float, base64 | Numatytafloat | | Laukas`truncate` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos NONE, START, END | Numatyta— | | Laukas`dimensions` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 | Numatyta— | | Laukas`user` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **text\_to\_embedding** Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0001 USD */ 1K* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · Įterpiniai Įterpinių pavyzdys ```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 ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · Įterpiniai json ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Dekoduokite base64 vektorius tik tada, jei buvo prašoma šio formato; išsaugokite kiekvieną vektorių ir jo pradinį indeksą. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`data[].index` | Tipasinteger | | Laukas`data[].embedding` | Tipasfinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `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` Kokius laukus naudoja užklausa? `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` Kokie apribojimai taikomi? `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` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.