Source: https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/ Language: nl # Nemotron 3 Embed 1B [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/facts.json) ## [Nemotron 3 Embed 1B](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/) Nemotron 3 Embed 1B zet teksten om in vectoren voor meertalig zoeken, codezoeken en RAG. Het verwerkt sequenties tot 32768 tokens en geeft een representatie met 2048 getallen terug. - [**Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-0) - [**Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-1) - [**Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/nvidia-nemotron-3-embed-1b/#method-2) 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 Embed 1B is een tekstmodel van NVIDIA voor semantisch zoeken en het vergelijken van fragmenten. Het codeert vragen, documenten en programmacode in dense numerieke vectoren. Die representaties worden gebruikt om relevante context in grote verzamelingen te vinden, een assistentantwoord daarmee aan te vullen of eerder opgeslagen informatie voor de volgende agentstap op te halen. #### Meertalige kennis en code Het model is bedoeld voor meertalig en taaloverschrijdend zoeken: een vraag en passend materiaal kunnen in verschillende talen zijn geschreven. Russisch hoort bij de gepubliceerde set van 34 talen, samen met Engels, Oekraïens, Chinees, Japans, Arabisch en andere talen. Dit is nuttig voor gedeelde kennisbanken waarin technische documenten en gebruikersvragen niet allemaal in dezelfde taal zijn. De taken omvatten zoeken in documentatie, teksten vergelijken en code ophalen uit een beschrijving in woorden. Het grote invoervenster maakt werken met lange documenten, omvangrijke codecontext en de geschiedenis van meerdere agentstappen mogelijk. Gevonden materiaal wordt als context aan het vervolgproces teruggegeven; de uiteindelijke uitleg en antwoorden worden door de volgende systeemcomponent gemaakt. #### Van tekst naar vector De invoer bestaat uit tekststrings. Elke string levert één vector van 2048 getallen op. De maximale sequentielengte is 32768 tokens; langer materiaal moet in delen worden opgesplitst of ingekort. Bij invoervoorbereiding worden vraag en document onderscheiden: het model is getraind om hun rollen met elkaar te verbinden, dus dezelfde string moet in deze twee taken met aandacht voor het doel worden opgemaakt. Vectoren worden op hun norm genormaliseerd. Met deze representatie bieden het inproduct en de cosinusovereenkomst een equivalente vergelijkingswijze. De eerste 1024 of 512 coördinaten van de volledige vector kunnen worden behouden, maar na het afkappen moet opnieuw worden genormaliseerd. Dit is een eigenschap van resultaatverwerking; de dimensie moet consistent voor de verzameling en vragen worden gekozen. #### Hoe het compacte model werkt De encoder bevat ongeveer 1,14 miljard parameters. Die is verkregen uit een model op basis van Ministral 3 3B via twee fasen van structurele verkleining en distillatie. Bidirectionele aandacht houdt rekening met de volledige invoer; vervolgens worden tokenrepresentaties gemiddeld tot één gezamenlijke vector. NVIDIA brengt BF16- en NVFP4-varianten uit. Hun representatieruimten liggen dicht bij elkaar, maar een andere variant gebruiken vereist controle op de eigen documenten. Numerieke overeenkomst en contextlengte garanderen geen van beide dat het juiste fragment altijd wordt gekozen. **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b` [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b` Model-ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Aan de slag Nemotron 3 Embed 1B zet teksten om in vectoren voor meertalig zoeken, codezoeken en RAG. Het verwerkt sequenties tot 32768 tokens en geeft een representatie met 2048 getallen terug. Toegestane invoer Tekst Resultaten embedding ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` Invoertypen `text` Uitvoertypen `embedding` Context 4.096 tokens Uitvoerformaat json | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten nvidia/nemotron-3-embed-1b | Standaard— | | Veld`input` | Type`string\|string[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 Voorwaarden: Elke tekenreeks is niet leeg na trimmen; data-URIs worden afgewezen; het geaccepteerde budget meet relevante UTF8-bytes. | Standaard— | | Veld`input_type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten query, passage | Standaardquery | | Veld`encoding_format` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten float, base64 | Standaardfloat | | Veld`truncate` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten NONE, START, END | Standaard— | | Veld`dimensions` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— | | Veld`user` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **text\_to\_embedding** Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`required` | Contractmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Contractnull | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | Levenscyclus: `exact retained published method` De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating. ### Tarieven #### Ailoot-methodetarieven Invoer US$ 0,0001 */ 1K* 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 →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot · Vectorrepresentaties Embeddingvoorbeeld ```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 ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot · Vectorrepresentaties json ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Decodeer base64-vectoren alleen wanneer dat formaat is gevraagd; bewaar elke vector en de oorspronkelijke index. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Er wordt geen endpoint voor embeddingtaken geïntroduceerd. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`data[].index` | Typeinteger | | Veld`data[].embedding` | Typefinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Veld`model` | Typestring | | Veld`usage` | 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** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed` [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed` Model-ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Aan de slag Nemotron 3 Embed 1B zet teksten om in vectoren voor meertalig zoeken, codezoeken en RAG. Het verwerkt sequenties tot 32768 tokens en geeft een representatie met 2048 getallen terug. Toegestane invoer Tekst Resultaten embedding ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` Invoertypen `text` Uitvoertypen `embedding` Context 4.096 tokens Uitvoerformaat json | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten nemotron-3-embed | Standaard— | | Veld`input` | Type`string\|string[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 Voorwaarden: Elke tekenreeks is niet leeg na trimmen; data-URIs worden afgewezen; het geaccepteerde budget meet relevante UTF8-bytes. | Standaard— | | Veld`input_type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten query, passage | Standaardquery | | Veld`encoding_format` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten float, base64 | Standaardfloat | | Veld`truncate` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten NONE, START, END | Standaard— | | Veld`dimensions` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— | | Veld`user` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **text\_to\_embedding** Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`required` | Contractmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Contractnull | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | Levenscyclus: `exact retained published method` De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating. ### Tarieven #### Ailoot-methodetarieven Invoer US$ 0,0001 */ 1K* 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 →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot · Vectorrepresentaties Embeddingvoorbeeld ```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 ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot · Vectorrepresentaties json ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Decodeer base64-vectoren alleen wanneer dat formaat is gevraagd; bewaar elke vector en de oorspronkelijke index. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Er wordt geen endpoint voor embeddingtaken geïntroduceerd. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`data[].index` | Typeinteger | | Veld`data[].embedding` | Typefinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Veld`model` | Typestring | | Veld`usage` | 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** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` `nemotron-3-embed-latest` [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) NVIDIA /`nemotron-3-embed-latest` Model-ID - `nvidia/nemotron-3-embed-1b` - `nemotron-3-embed` - `nemotron-3-embed-latest` ### Aan de slag Nemotron 3 Embed 1B zet teksten om in vectoren voor meertalig zoeken, codezoeken en RAG. Het verwerkt sequenties tot 32768 tokens en geeft een representatie met 2048 getallen terug. Toegestane invoer Tekst Resultaten embedding ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot · Vectorrepresentaties** `POST /v1/embeddings` Invoertypen `text` Uitvoertypen `embedding` Context 4.096 tokens Uitvoerformaat json | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten nemotron-3-embed-latest | Standaard— | | Veld`input` | Type`string\|string[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 Voorwaarden: Elke tekenreeks is niet leeg na trimmen; data-URIs worden afgewezen; het geaccepteerde budget meet relevante UTF8-bytes. | Standaard— | | Veld`input_type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten query, passage | Standaardquery | | Veld`encoding_format` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten float, base64 | Standaardfloat | | Veld`truncate` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten NONE, START, END | Standaard— | | Veld`dimensions` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— | | Veld`user` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **text\_to\_embedding** Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`required` | Contractmodel, input | | Parameter`optional_controls` | Contractnull | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | Levenscyclus: `exact retained published method` De methodestructuren en ID’s zijn exact; de mogelijkheden van de leverancier staan los van toelating. ### Tarieven #### Ailoot-methodetarieven Invoer US$ 0,0001 */ 1K* 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 →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot · Vectorrepresentaties Embeddingvoorbeeld ```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 ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot · Vectorrepresentaties json ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Decodeer base64-vectoren alleen wanneer dat formaat is gevraagd; bewaar elke vector en de oorspronkelijke index. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Er wordt geen endpoint voor embeddingtaken geïntroduceerd. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`data[].index` | Typeinteger | | Veld`data[].embedding` | Typefinite float\[\]\|base64 float32 vector | | Veld`model` | Typestring | | Veld`usage` | 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** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`nvidia/nemotron-3-embed-1b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed&fmt=embeddings), [`nemotron-3-embed-latest`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&route=Core&caller=nemotron-3-embed-latest&fmt=embeddings) FAQ · nvidia/nemotron-3-embed-1b Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `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` Welke velden gebruikt het verzoek? `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` Welke limieten gelden? `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` Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie. ## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. ## Koop tokens met korting. Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens. Abonnement Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken. Promotiecode tot 50% Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend. Kosten in de geschiedenis Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard. [Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/) ## Verbind de API met het product dat je verkoopt. SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan. Commerciële applicatie Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe. Resellerlicentie Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop. Documenten op de site Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar. [Vraag een resellerlicentie aan](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.