NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
Nemotron 3.5 Lightning is NVIDIA’s hybride mixture-of-experts-tekstmodel voor redeneren, programmeren en taken met tools. Het gedocumenteerde producentprofiel 30B/A3B voegt multi-token prediction, instelbaar denken en een context tot één miljoen tokens toe, met een afzonderlijke BF16-referentie-uitgave.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsnvidia/nemotron-3.5-lightning - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesnvidia/nemotron-3.5-lightning
Over het model
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Nemotron 3.5 Lightning is NVIDIA’s hybride mixture-of-experts-taalmodel voor teksttaken met redenering en directe antwoorden. Het producentprofiel vermeldt 30 miljard parameters in totaal en 3 miljard actieve parameters, en combineert Mamba- en transformercomponenten met multi-token prediction. De aangehaalde BF16-uitgave is het modelmateriaal van de producent op volledige precisie, afzonderlijk van de geoptimaliseerde edities met lage precisie.
Training en ontwerp van de editie
De fabrikant beschrijft voortraining op meer dan twintig biljoen tokens, gevolgd door verdere training voor multi-token prediction, gesuperviseerde fine-tuning en reinforcement learning in meerdere omgevingen. De instructie- en reinforcement-learningtaken omvatten code, wiskunde, wetenschap, toolaanroepen, gestructureerde uitvoer en interactie met meerdere beurten. Multi-token prediction is een architectuur- en trainingskenmerk van Lightning, geen extra uitvoertype zoals beeld- of audiogeneratie.
Het model aanvaardt tekst en geeft tekst terug. De door de maker ondersteunde talen omvatten Engels, Spaans, Frans, Duits, Italiaans en Japans. Geef de uitvoertaal op en behoud technische namen of code-identificaties die niet mogen veranderen.
Redenering of direct antwoord
Het chatsjabloon van de producent kan denken in- of uitschakelen. Een redeneertaak ontwikkelt een tussenliggende analyse vóór het eindantwoord, terwijl een directe taak het antwoord zonder dat spoor kan vragen. De maker beveelt temperature 1.0 en top-p 0.95 aan voor het referentieprofiel. Geef het vereiste eindresultaat afzonderlijk op: een oplossing, een gerichte codewijziging, een bronvergelijking of een gedefinieerd gegevensrecord.
Een praktische opdracht luidt: “Gebruik deze bronfragmenten om de vereisten te vergelijken en identificeer van welke voorwaarde elke conclusie afhangt.” Geef voor programmeerwerk de relevante implementatie, de waargenomen fout en het verwachte gedrag op, en vraag om een patch die op de onderbouwing steunt. Houd voorgestelde code gescheiden van een werkelijk validatieresultaat.
Tools en gestructureerd werk
De natraining van NVIDIA omvat tools in meerdere stappen en gestructureerde uitvoer. Lever functies met een precies doel en argumentschema’s aan wanneer een applicatie het model als agent gebruikt. De applicatie voert de gekozen bewerkingen uit en geeft waarnemingen voor de volgende stap terug. Een gekozen functie of een gegenereerd record met argumenten voert de bewerking niet zelfstandig uit.
Definieer voor een gestructureerd resultaat de betekenis van velden en de afspraken voor ontbrekende waarden. Controleer waarden aan de hand van de invoer, ook wanneer het formaat geschikt is voor een volgend systeem. Een doorlopende taak moet de waarnemingen bewaren die de voortgang aantonen, en het eindcriterium dat de voltooiing aangeeft.
Context en producentconfiguratie
Het model ondersteunt in het gedocumenteerde profiel een context tot één miljoen tokens. De maker demonstreert ook een kleinere configuratie van 256K voor een uitvoeringsomgeving met beperkt geheugen; het maximale profiel en een gekozen configuratie zijn dus verschillend. Bronmateriaal, geschiedenis, toolresultaten, redenering en het eindantwoord delen de beschikbare context. De formulering over uitvoercontext op de kaart stelt geen extra onafhankelijk antwoordbudget van één miljoen tokens vast.
De BF16-referentie, de producentuitgaven met lage precisie en de eerdere Nemotron 3 Nano hebben elk hun eigen editie-eigenschappen. Gebruik gezaghebbende tekst voor brongevoelige beweringen en werkelijke applicatiewaarnemingen voor uitgevoerd werk. Het bruikbare resultaat is een controleerbare tekstuele oplossing, codevoorstel of gestructureerde analyse waarvan de aannames en onderbouwing duidelijk blijven.
Praktische taak
Praktische taak
Technisch voorbeeld in het Engels
Calculate usable production time
A machine produces 360 parts per hour while running. A shift has 90 minutes available, including 15 minutes of setup during which no parts are produced. Assume a constant rate and no other losses. Calculate the production quantity, show the unit conversion and state how many minutes are actually productive.Verwacht resultaat
A productive-time calculation, a rate conversion and a final quantity with units.Resultaat controleren
Check that setup is subtracted before multiplying and that hours and minutes are not mixed in one rate calculation.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions nvidia/nemotron-3.5-lightning
nvidia/nemotron-3.5-lightningAan de slag
Nemotron 3.5 Lightning is NVIDIA’s hybride mixture-of-experts-tekstmodel voor redeneren, programmeren en taken met tools. Het gedocumenteerde producentprofiel 30B/A3B voegt multi-token prediction, instelbaar denken en een context tot één miljoen tokens toe, met een afzonderlijke BF16-referentie-uitgave.
- Toegestane invoer
- Tekst
- Resultaten
- Tekst
Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Invoer
text- Uitvoer
text- Uitvoerformaat
- json of SSE
| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten nvidia/nemotron-3.5-lightning | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Methodeparameters en levenscyclus
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tarieven
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
- Snelle modus
- Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
- Flex-modus
- Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
- Maximale redeneerinspanning
- Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Ailoot-tarieven
Prijzen per configuratie
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00014 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00014 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning", "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
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-3.5-lightning',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"))
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-3.5-lightning',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")
Resultaten ophalen en opslaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json of SSE
Alle voltooide resultaten bewaren
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
Antwoordvelden
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
Fouten en vervolgstappen
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages nvidia/nemotron-3.5-lightning
nvidia/nemotron-3.5-lightningAan de slag
Nemotron 3.5 Lightning is NVIDIA’s hybride mixture-of-experts-tekstmodel voor redeneren, programmeren en taken met tools. Het gedocumenteerde producentprofiel 30B/A3B voegt multi-token prediction, instelbaar denken en een context tot één miljoen tokens toe, met een afzonderlijke BF16-referentie-uitgave.
- Toegestane invoer
- Tekst
- Resultaten
- json · sse
Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Invoer
text- Uitvoer
json,sse- Uitvoerformaat
- JSON of SSE
| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten nvidia/nemotron-3.5-lightning | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
Methodeparameters en levenscyclus
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tarieven
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
- Snelle modus
- Standaardtarief Wanneer de snelle modus geselecteerd is
- Flex-modus
- Standaardtarief Wanneer de flex-modus geselecteerd is
- Maximale redeneerinspanning
- Standaardtarief Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Ailoot-tarieven
Prijzen per configuratie
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00014 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00014 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.00008 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.5-lightning', '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
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-3.5-lightning', '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))
Resultaten ophalen en opslaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON of SSE
Alle voltooide resultaten bewaren
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
Antwoordvelden
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
Fouten en vervolgstappen
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
FAQ · NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
- Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:text→textPOST /v1/messages·nvidia/nemotron-3.5-lightning:text→json,sse- Welke velden gebruikt het verzoek?
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·nvidia/nemotron-3.5-lightning:model,messages,max_tokens,stream- Welke limieten gelden?
POST /v1/chat/completions·nvidia/nemotron-3.5-lightning:messages.min_items:1