{ "aboutHtml": "

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model NVIDIA mający 30 miliardów parametrów ogółem i 3 miliardy aktywnych, opisywany jako przeznaczony do zadań percepcji i kontekstu wykonywanych przez subagentów w firmowych systemach agentowych. Metodą Ailoot dla tej edycji jest rozmowa tekstowa przez POST /v1/chat/completions. Wybierz dokładny identyfikator modelu nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free i dostarcz niepustą tablicę messages zawierającą instrukcje i tekst źródłowy zadania. Każda wiadomość ma pole role o wartości system, developer, user lub assistant oraz content w postaci zwykłego ciągu tekstowego. Opcjonalne pole name jest ciągiem; ogranicz każdą wiadomość do tych pól. Wyślij stream:false lub pomiń stream.

Użyj go do zbadania dostarczonego zbioru materiałów i zwrócenia ukierunkowanej odpowiedzi, porównania lub opisu kontekstu dla następnego kroku aplikacji. prompt przekazania może dostarczać pierwotne pytanie, odpowiednie fragmenty i ograniczenia, a następnie żądać ustalonych faktów, nierozstrzygniętych pytań i fragmentów źródłowych potwierdzających każdy wniosek. Przy porównaniu określ kryteria i dołącz rzeczywiste specyfikacje alternatyw, aby model mógł pracować na tych samych dowodach.

Ta edycja przyjmuje wejście tekstowe i tworzy wyjście tekstowe. Aby pracować z dokumentem, wstaw odpowiedni tekst UTF-8 do pola content wiadomości i zachowaj nagłówki lub etykiety źródeł pomagające rozróżniać fragmenty. Dostarcz historię rozmowy potrzebną do dalszego pytania. Wykonywanie narzędzi lub wyszukiwanie pozostaw aplikacji nadrzędnej, a ich ukończone wyniki tekstowe przekaż do rozmowy. Wejścia multimedialne, parametry wywoływania narzędzi i jawne sterowanie pamięcią podręczną pozostają poza profilem żądania tej edycji.

Strona modelu podaje okno kontekstu 256 000 tokenów i do 65 536 tokenów odpowiedzi. Ailoot wymaga ponadto, aby cała treść żądania JSON w UTF-8, w tym instrukcje i nazwy pól, mieściła się w 256 000 bajtów. Dla jawnego limitu wyjścia ustaw dokładnie jeden z parametrów max_tokens lub max_completion_tokens na dodatnią liczbę całkowitą od 1 do 65 536. Jeśli żaden nie zostanie podany, Ailoot przekazuje limit wyjścia 4 096 tokenów. Zachowaj całą dostarczoną rozmowę i żądaną odpowiedź w odpowiednich limitach. Długie wejście jest użyteczne, gdy odpowiedź zależy od wielu powiązanych fragmentów, ale ukierunkowany wybór i konkretny rezultat ułatwiają sprawdzenie, czy odpowiedź opiera się na dowodach. Instrukcja struktury może żądać nazwanych sekcji lub tabeli; traktuj zwrócony tekst jako rezultat, zamiast zakładać obiekt wymuszony schematem.

Dla kompletnej odpowiedzi wyślij stream:false i zachowaj pełny JSON. Odczytaj wygenerowany tekst z choices[].message.content i zachowaj każdy zwrócony wariant, finish_reason, usage i wszystkie dostarczone pola rozumowania. Zachowaj etykiety źródeł w odpowiedzi końcowej, gdy proces wymaga śledzenia wniosku do jego danych wejściowych. Sprawdź kompletność żądanej odpowiedzi przed przekazaniem jej do kolejnego kroku aplikacji.

Dla tej bezpłatnej edycji przygotuj publiczny lub syntetyczny materiał źródłowy; jej udokumentowane warunki użytkowania wykluczają informacje poufne i dane osobowe. Jeśli odpowiedź jest niepełna lub wynik wysłania jest niepewny, zachowaj identyfikator pierwotnego żądania i odpowiedź do sprawdzenia istniejącej próby. Żądanie tekstowe zwraca wynik przez odpowiedź rozmowy; dla tej karty nie udokumentowano oddzielnego zadania asynchronicznego ani ścieżki anulowania.

", "aboutText": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model NVIDIA mający 30 miliardów parametrów ogółem i 3 miliardy aktywnych, opisywany jako przeznaczony do zadań percepcji i kontekstu wykonywanych przez subagentów w firmowych systemach agentowych. Metodą Ailoot dla tej edycji jest rozmowa tekstowa przez POST /v1/chat/completions. Wybierz dokładny identyfikator modelu nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free i dostarcz niepustą tablicę messages zawierającą instrukcje i tekst źródłowy zadania. Każda wiadomość ma pole role o wartości system, developer, user lub assistant oraz content w postaci zwykłego ciągu tekstowego. Opcjonalne pole name jest ciągiem; ogranicz każdą wiadomość do tych pól. Wyślij stream:false lub pomiń stream.\n\nUżyj go do zbadania dostarczonego zbioru materiałów i zwrócenia ukierunkowanej odpowiedzi, porównania lub opisu kontekstu dla następnego kroku aplikacji. prompt przekazania może dostarczać pierwotne pytanie, odpowiednie fragmenty i ograniczenia, a następnie żądać ustalonych faktów, nierozstrzygniętych pytań i fragmentów źródłowych potwierdzających każdy wniosek. Przy porównaniu określ kryteria i dołącz rzeczywiste specyfikacje alternatyw, aby model mógł pracować na tych samych dowodach.\n\nTa edycja przyjmuje wejście tekstowe i tworzy wyjście tekstowe. Aby pracować z dokumentem, wstaw odpowiedni tekst UTF-8 do pola content wiadomości i zachowaj nagłówki lub etykiety źródeł pomagające rozróżniać fragmenty. Dostarcz historię rozmowy potrzebną do dalszego pytania. Wykonywanie narzędzi lub wyszukiwanie pozostaw aplikacji nadrzędnej, a ich ukończone wyniki tekstowe przekaż do rozmowy. Wejścia multimedialne, parametry wywoływania narzędzi i jawne sterowanie pamięcią podręczną pozostają poza profilem żądania tej edycji.\n\nStrona modelu podaje okno kontekstu 256 000 tokenów i do 65 536 tokenów odpowiedzi. Ailoot wymaga ponadto, aby cała treść żądania JSON w UTF-8, w tym instrukcje i nazwy pól, mieściła się w 256 000 bajtów. Dla jawnego limitu wyjścia ustaw dokładnie jeden z parametrów max_tokens lub max_completion_tokens na dodatnią liczbę całkowitą od 1 do 65 536. Jeśli żaden nie zostanie podany, Ailoot przekazuje limit wyjścia 4 096 tokenów. Zachowaj całą dostarczoną rozmowę i żądaną odpowiedź w odpowiednich limitach. Długie wejście jest użyteczne, gdy odpowiedź zależy od wielu powiązanych fragmentów, ale ukierunkowany wybór i konkretny rezultat ułatwiają sprawdzenie, czy odpowiedź opiera się na dowodach. Instrukcja struktury może żądać nazwanych sekcji lub tabeli; traktuj zwrócony tekst jako rezultat, zamiast zakładać obiekt wymuszony schematem.\n\nDla kompletnej odpowiedzi wyślij stream:false i zachowaj pełny JSON. Odczytaj wygenerowany tekst z choices[].message.content i zachowaj każdy zwrócony wariant, finish_reason, usage i wszystkie dostarczone pola rozumowania. Zachowaj etykiety źródeł w odpowiedzi końcowej, gdy proces wymaga śledzenia wniosku do jego danych wejściowych. Sprawdź kompletność żądanej odpowiedzi przed przekazaniem jej do kolejnego kroku aplikacji.\n\nDla tej bezpłatnej edycji przygotuj publiczny lub syntetyczny materiał źródłowy; jej udokumentowane warunki użytkowania wykluczają informacje poufne i dane osobowe. Jeśli odpowiedź jest niepełna lub wynik wysłania jest niepewny, zachowaj identyfikator pierwotnego żądania i odpowiedź do sprawdzenia istniejącej próby. Żądanie tekstowe zwraca wynik przez odpowiedź rozmowy; dla tej karty nie udokumentowano oddzielnego zadania asynchronicznego ani ścieżki anulowania.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "d9e7bb2788ea876bca3dcbbd0b85cfbf1bef92fb9524218322ceb92e082a1e7a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "
NV

NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free)

NVIDIA /nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free

Start

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model rozumowania NVIDIA do pracy skoncentrowanej na kontekście wewnątrz aplikacji agentowych. Ta edycja Ailoot przyjmuje rozmowy tekstowe i zwraca tekst, z limitem wejścia 256 000 tokenów i wyjściem do 65 536 tokenów. Użyj dostarczonych dokumentów, pytań i ograniczeń, aby zażądać ukierunkowanej analizy lub przekazania kontekstu.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Tekst
O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model NVIDIA mający 30 miliardów parametrów ogółem i 3 miliardy aktywnych, opisywany jako przeznaczony do zadań percepcji i kontekstu wykonywanych przez subagentów w firmowych systemach agentowych. Metodą Ailoot dla tej edycji jest rozmowa tekstowa przez POST /v1/chat/completions. Wybierz dokładny identyfikator modelu nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free i dostarcz niepustą tablicę messages zawierającą instrukcje i tekst źródłowy zadania. Każda wiadomość ma pole role o wartości system, developer, user lub assistant oraz content w postaci zwykłego ciągu tekstowego. Opcjonalne pole name jest ciągiem; ogranicz każdą wiadomość do tych pól. Wyślij stream:false lub pomiń stream.

Użyj go do zbadania dostarczonego zbioru materiałów i zwrócenia ukierunkowanej odpowiedzi, porównania lub opisu kontekstu dla następnego kroku aplikacji. prompt przekazania może dostarczać pierwotne pytanie, odpowiednie fragmenty i ograniczenia, a następnie żądać ustalonych faktów, nierozstrzygniętych pytań i fragmentów źródłowych potwierdzających każdy wniosek. Przy porównaniu określ kryteria i dołącz rzeczywiste specyfikacje alternatyw, aby model mógł pracować na tych samych dowodach.

Ta edycja przyjmuje wejście tekstowe i tworzy wyjście tekstowe. Aby pracować z dokumentem, wstaw odpowiedni tekst UTF-8 do pola content wiadomości i zachowaj nagłówki lub etykiety źródeł pomagające rozróżniać fragmenty. Dostarcz historię rozmowy potrzebną do dalszego pytania. Wykonywanie narzędzi lub wyszukiwanie pozostaw aplikacji nadrzędnej, a ich ukończone wyniki tekstowe przekaż do rozmowy. Wejścia multimedialne, parametry wywoływania narzędzi i jawne sterowanie pamięcią podręczną pozostają poza profilem żądania tej edycji.

Strona modelu podaje okno kontekstu 256 000 tokenów i do 65 536 tokenów odpowiedzi. Ailoot wymaga ponadto, aby cała treść żądania JSON w UTF-8, w tym instrukcje i nazwy pól, mieściła się w 256 000 bajtów. Dla jawnego limitu wyjścia ustaw dokładnie jeden z parametrów max_tokens lub max_completion_tokens na dodatnią liczbę całkowitą od 1 do 65 536. Jeśli żaden nie zostanie podany, Ailoot przekazuje limit wyjścia 4 096 tokenów. Zachowaj całą dostarczoną rozmowę i żądaną odpowiedź w odpowiednich limitach. Długie wejście jest użyteczne, gdy odpowiedź zależy od wielu powiązanych fragmentów, ale ukierunkowany wybór i konkretny rezultat ułatwiają sprawdzenie, czy odpowiedź opiera się na dowodach. Instrukcja struktury może żądać nazwanych sekcji lub tabeli; traktuj zwrócony tekst jako rezultat, zamiast zakładać obiekt wymuszony schematem.

Dla kompletnej odpowiedzi wyślij stream:false i zachowaj pełny JSON. Odczytaj wygenerowany tekst z choices[].message.content i zachowaj każdy zwrócony wariant, finish_reason, usage i wszystkie dostarczone pola rozumowania. Zachowaj etykiety źródeł w odpowiedzi końcowej, gdy proces wymaga śledzenia wniosku do jego danych wejściowych. Sprawdź kompletność żądanej odpowiedzi przed przekazaniem jej do kolejnego kroku aplikacji.

Dla tej bezpłatnej edycji przygotuj publiczny lub syntetyczny materiał źródłowy; jej udokumentowane warunki użytkowania wykluczają informacje poufne i dane osobowe. Jeśli odpowiedź jest niepełna lub wynik wysłania jest niepewny, zachowaj identyfikator pierwotnego żądania i odpowiedź do sprawdzenia istniejącej próby. Żądanie tekstowe zwraca wynik przez odpowiedź rozmowy; dla tej karty nie udokumentowano oddzielnego zadania asynchronicznego ani ścieżki anulowania.

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Chat Completions POST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Kontekst
256 000 tokens
Maksymalny wynik
65 536 tokens
Format wyjściowy
JSON or supported SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free
Domyślnie—
PolemessagesTyparrayWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
false
Domyślniefalse
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Maksimum: 65 536
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Maksimum: 65 536
Domyślnie—
PolenTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Maksimum: 128
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
PoleseedTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
PolestopTypWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polefrequency_penaltyTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polepresence_penaltyTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
PoleuserTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
ParametroptionalKontraktstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrconditionsKontraktUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes.

Cykl życia: synchronous_json_or_sse

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Wycena jawnej pamięci podręcznej
Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Zerowe stawki wyłącznie dla tekstu
Pamięć podręczna, narzędzia i multimedia podlegają osobno podanym warunkom cenowym. Dla wyłącznie tekstowych danych wejściowych i wyjściowych

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Chat Completions

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Chat Completions

JSON or supported SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "example_body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "outputs": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "array" }, { "default": false, "default_known": true, "enum": [ false ], "enum_known": true, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 128, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "seed", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "stop", "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ], "required": false }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "frequency_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "presence_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "user", "required": false, "type": "string" } ], "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "frequency_penalty": { "type": "number" }, "max_completion_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "max_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 128, "minimum": 1, "type": "integer" }, "presence_penalty": { "type": "number" }, "seed": { "type": "integer" }, "stop": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ] }, "stream": { "default": false, "enum": [ false ], "type": "boolean" }, "temperature": { "type": "number" }, "top_p": { "type": "number" }, "user": { "type": "string" } }, "required": [ "model", "messages" ], "type": "object" }, "schema_template": { "body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "stream": false }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "conditions": [ "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.", "The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes." ], "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional": [ "stream", "max_tokens", "max_completion_tokens", "n", "temperature", "top_p", "seed", "stop", "frequency_penalty", "presence_penalty", "user" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "output": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" } }, "ctx": 256000, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n", "label": "curl · create once and retain the complete result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": "0", "input": [ "text" ], "label": "Chat Completions", "max_out": 65536, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": "0", "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Standard rate", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Standard rate", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Standard rate", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" }, { "label": "Explicit cache pricing", "value": "Not enabled", "when": "When explicit cache is requested" }, { "label": "Text-only zero rates", "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.", "when": "For text-only input and output" } ], "pricing": { "allow_explicit_cache": false, "billing_mode": "token", "cache_read_price": null, "cache_write_1h_price": null, "cache_write_price": null, "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "image_input_price": null, "image_output_price": null, "input_price": 0, "intervals": [], "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "output_price": 0, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "unit": "token", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "c26eb5f83edd76c0679262373afeee501ef90ebc321646f4563e0b3776bdcf81", "input_html_sha256": "ac072153bc25241aebc2416f08f400b8295fc38c2caa2be9c0a500a6a208d1ce", "private_audit_sha256": "1f8e6e613ebcbc36d9ffabb3dde8e3bcf64f16d78bd94786d335782d305bf513", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning-u003a-free/", "description": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model rozumowania NVIDIA do pracy skoncentrowanej na kontekście wewnątrz aplikacji agentowych. Ta edycja Ailoot przyjmuje rozmowy tekstowe i zwraca tekst, z limitem wejścia 256 000 tokenów i wyjściem do 65 536 tokenów. Użyj dostarczonych dokumentów, pytań i ograniczeń, aby zażądać ukierunkowanej analizy lub przekazania kontekstu.", "locale": "pl", "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning-u003a-free/index.md", "title": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free) — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning-u003a-free/" }, "rawModel": { "about": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model NVIDIA mający 30 miliardów parametrów ogółem i 3 miliardy aktywnych, opisywany jako przeznaczony do zadań percepcji i kontekstu wykonywanych przez subagentów w firmowych systemach agentowych. Metodą Ailoot dla tej edycji jest rozmowa tekstowa przez POST /v1/chat/completions. Wybierz dokładny identyfikator modelu nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free i dostarcz niepustą tablicę messages zawierającą instrukcje i tekst źródłowy zadania. Każda wiadomość ma pole role o wartości system, developer, user lub assistant oraz content w postaci zwykłego ciągu tekstowego. Opcjonalne pole name jest ciągiem; ogranicz każdą wiadomość do tych pól. Wyślij stream:false lub pomiń stream.\n\nUżyj go do zbadania dostarczonego zbioru materiałów i zwrócenia ukierunkowanej odpowiedzi, porównania lub opisu kontekstu dla następnego kroku aplikacji. prompt przekazania może dostarczać pierwotne pytanie, odpowiednie fragmenty i ograniczenia, a następnie żądać ustalonych faktów, nierozstrzygniętych pytań i fragmentów źródłowych potwierdzających każdy wniosek. Przy porównaniu określ kryteria i dołącz rzeczywiste specyfikacje alternatyw, aby model mógł pracować na tych samych dowodach.\n\nTa edycja przyjmuje wejście tekstowe i tworzy wyjście tekstowe. Aby pracować z dokumentem, wstaw odpowiedni tekst UTF-8 do pola content wiadomości i zachowaj nagłówki lub etykiety źródeł pomagające rozróżniać fragmenty. Dostarcz historię rozmowy potrzebną do dalszego pytania. Wykonywanie narzędzi lub wyszukiwanie pozostaw aplikacji nadrzędnej, a ich ukończone wyniki tekstowe przekaż do rozmowy. Wejścia multimedialne, parametry wywoływania narzędzi i jawne sterowanie pamięcią podręczną pozostają poza profilem żądania tej edycji.\n\nStrona modelu podaje okno kontekstu 256 000 tokenów i do 65 536 tokenów odpowiedzi. Ailoot wymaga ponadto, aby cała treść żądania JSON w UTF-8, w tym instrukcje i nazwy pól, mieściła się w 256 000 bajtów. Dla jawnego limitu wyjścia ustaw dokładnie jeden z parametrów max_tokens lub max_completion_tokens na dodatnią liczbę całkowitą od 1 do 65 536. Jeśli żaden nie zostanie podany, Ailoot przekazuje limit wyjścia 4 096 tokenów. Zachowaj całą dostarczoną rozmowę i żądaną odpowiedź w odpowiednich limitach. Długie wejście jest użyteczne, gdy odpowiedź zależy od wielu powiązanych fragmentów, ale ukierunkowany wybór i konkretny rezultat ułatwiają sprawdzenie, czy odpowiedź opiera się na dowodach. Instrukcja struktury może żądać nazwanych sekcji lub tabeli; traktuj zwrócony tekst jako rezultat, zamiast zakładać obiekt wymuszony schematem.\n\nDla kompletnej odpowiedzi wyślij stream:false i zachowaj pełny JSON. Odczytaj wygenerowany tekst z choices[].message.content i zachowaj każdy zwrócony wariant, finish_reason, usage i wszystkie dostarczone pola rozumowania. Zachowaj etykiety źródeł w odpowiedzi końcowej, gdy proces wymaga śledzenia wniosku do jego danych wejściowych. Sprawdź kompletność żądanej odpowiedzi przed przekazaniem jej do kolejnego kroku aplikacji.\n\nDla tej bezpłatnej edycji przygotuj publiczny lub syntetyczny materiał źródłowy; jej udokumentowane warunki użytkowania wykluczają informacje poufne i dane osobowe. Jeśli odpowiedź jest niepełna lub wynik wysłania jest niepewny, zachowaj identyfikator pierwotnego żądania i odpowiedź do sprawdzenia istniejącej próby. Żądanie tekstowe zwraca wynik przez odpowiedź rozmowy; dla tej karty nie udokumentowano oddzielnego zadania asynchronicznego ani ścieżki anulowania.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "NVIDIA", "ctx": 256000, "formats": [ "chat" ], "id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": 65536, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "example_body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "outputs": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "array" }, { "default": false, "default_known": true, "enum": [ false ], "enum_known": true, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 128, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "seed", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "stop", "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ], "required": false }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "frequency_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "presence_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "user", "required": false, "type": "string" } ], "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "frequency_penalty": { "type": "number" }, "max_completion_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "max_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free" ], "type": "string" }, "n": { "maximum": 128, "minimum": 1, "type": "integer" }, "presence_penalty": { "type": "number" }, "seed": { "type": "integer" }, "stop": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ] }, "stream": { "default": false, "enum": [ false ], "type": "boolean" }, "temperature": { "type": "number" }, "top_p": { "type": "number" }, "user": { "type": "string" } }, "required": [ "model", "messages" ], "type": "object" }, "schema_template": { "body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "stream": false }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "conditions": [ "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.", "The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes." ], "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional": [ "stream", "max_tokens", "max_completion_tokens", "n", "temperature", "top_p", "seed", "stop", "frequency_penalty", "presence_penalty", "user" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "output": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" } }, "ctx": 256000, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n", "label": "curl · create once and retain the complete result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": "0", "input": [ "text" ], "label": "Chat Completions", "max_out": 65536, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": "0", "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Standard rate", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Standard rate", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Standard rate", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" }, { "label": "Explicit cache pricing", "value": "Not enabled", "when": "When explicit cache is requested" }, { "label": "Text-only zero rates", "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.", "when": "For text-only input and output" } ], "pricing": { "allow_explicit_cache": false, "billing_mode": "token", "cache_read_price": null, "cache_write_1h_price": null, "cache_write_price": null, "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "image_input_price": null, "image_output_price": null, "input_price": 0, "intervals": [], "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "output_price": 0, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "unit": "token", "units": [ { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free", "route_label": "Ultra" } ], "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free)", "price": { "in": "0", "in_label": null, "out": "0", "out_label": null, "sort_in": "0", "sort_out": "0", "varies": false }, "short": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model rozumowania NVIDIA do pracy skoncentrowanej na kontekście wewnątrz aplikacji agentowych. Ta edycja Ailoot przyjmuje rozmowy tekstowe i zwraca tekst, z limitem wejścia 256 000 tokenów i wyjściem do 65 536 tokenów. Użyj dostarczonych dokumentów, pytań i ograniczeń, aby zażądać ukierunkowanej analizy lub przekazania kontekstu." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to model rozumowania NVIDIA do pracy skoncentrowanej na kontekście wewnątrz aplikacji agentowych. Ta edycja Ailoot przyjmuje rozmowy tekstowe i zwraca tekst, z limitem wejścia 256 000 tokenów i wyjściem do 65 536 tokenów. Użyj dostarczonych dokumentów, pytań i ograniczeń, aby zażądać ukierunkowanej analizy lub przekazania kontekstu.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "bce6b7a71e68357b5cab60ae7d1fc1a7c97729e54307ec4a51b5e4b70f87f91e", "renderer_sha256": "1217dcf19a93e99ac1d6fd7bf974dc19adc12fea4bd4470c2601f04e48f688cb" }, "sourceRevision": "2c2a95cbb7a5e016b40eaa100ccdf4fd00de25d21f24e46d5622ee31b2d09a9f" }