Source: https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/ Language: pt-pt # NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json) ## [NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/) Llama Nemotron Embed VL 1B V2 é o modelo de embeddings multimodais da NVIDIA para recuperação. Transforma texto, imagens ou entradas documentais combinadas em vetores e suporta pesquisa por consultas textuais em documentos com tabelas, gráficos, texto e infografias. - [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0) Sobre o modelo Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo. Llama Nemotron Embed VL 1B V2 é o modelo de embeddings da NVIDIA para recuperação multimodal de perguntas e respostas. Pode representar um documento como texto, uma imagem ou uma combinação de imagem e texto. Uma consulta textual pode depois ser utilizada para recuperar documentos relacionados. O seu perfil publicado suporta imagens documentais com texto, tabelas, gráficos e infografias e devolve vetores de embeddings. #### Prepare elementos documentais identificáveis Mantenha cada entrada ligada ao documento, à página ou à passagem de origem que representa. Para uma página visual, preserve a imagem e qualquer texto que a acompanhe e lhe pertença. Para uma passagem textual, conserve o título ou rótulo de secção quando ajudar a interpretar uma correspondência posterior. Estes identificadores de origem tornam um elemento recuperado útil como evidência, em vez de apenas um resultado numérico de similaridade. Escolha os limites dos elementos em torno do material que um utilizador precisa de encontrar. Um gráfico e a sua explicação podem ficar juntos; páginas sem relação devem conservar as suas identidades separadas. Reveja se a entrada é legível e se o texto ou a imagem contém a informação que a consulta prevista deve recuperar. #### Consultas textuais e recuperação vetorial O papel do modelo é produzir vetores para recuperação, com texto como a forma de consulta descrita pelo perfil. Mantenha a consulta e os elementos indexados numa configuração compatível de embeddings. A aplicação armazena os vetores, compara-os e devolve os elementos de origem correspondentes. O documento recuperado continua a ser o material a examinar ou passar a uma etapa posterior de geração de respostas. Um conjunto útil de testes inclui as perguntas que os utilizadores realmente fazem e as páginas que devem ser encontradas. Reveja correspondências erradas ou em falta em relação ao conteúdo de origem e aos limites dos elementos. Conserve o identificador completo do documento com qualquer passagem ou imagem selecionada, para que o resultado possa ser verificado em contexto. #### Limite de entrada e artefacto de pesquisa O perfil alojado documentado indica até 131 072 tokens por entrada. Divida conjuntos de origem maiores em entradas separadas e etiquetadas e preserve as suas relações. A saída vetorial do perfil não é uma resposta em prosa gerada nem uma transcrição; uma etapa posterior da aplicação pode utilizar a evidência recuperada para responder a uma pergunta. Um artefacto de recuperação completo une a consulta, os elementos de origem selecionados e os respetivos identificadores. Preserve o modelo de embeddings e a preparação de entrada utilizados num índice, para que alterações posteriores possam ser distinguidas de alterações na coleção de origem. **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free` [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free` ### Introdução Llama Nemotron Embed VL 1B V2 é o modelo de embeddings multimodais da NVIDIA para recuperação. Transforma texto, imagens ou entradas documentais combinadas em vetores e suporta pesquisa por consultas textuais em documentos com tabelas, gráficos, texto e infografias. Entradas aceites Texto · token\_ids Resultados embedding ### Disponível no Ailoot · entradas e métodos **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` Entrada `text`, `token_ids` Saída `embedding` Contexto 131 072 tokens Formato de saída json | Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObrigatório | Valores e limites nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free | Predefinição— | | Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 Condições: Lote homogéneo não vazio. Os IDs de tokens são números inteiros não negativos. Orçamento de entrada: Máximo: 131 072 · Unidade de texto: bytes UTF8 · Unidade de tokens: elementos do array de tokens | Predefinição— | | Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores e limites float | Predefiniçãofloat | | Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNão suportado | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição— | | Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— | | Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— | | Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options rejeitado | Predefinição— | Combinações de materiais de entrada **text\_to\_embedding** Parâmetros e ciclo de vida do método | Parâmetro | Contrato | | --- | --- | | Parâmetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parâmetro`required` | Contratomodel, input | | Parâmetro`input_shapes` | Contratostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parâmetro`encoding_format` | Contratofloat | | Parâmetro`dimensions_override` | Contratofalse | | Parâmetro`max_input_budget_units` | Contrato131072 | | Parâmetro`multimodal_objects` | Contratofalse | | Parâmetro`material_types` | Contratotext, token\_ids | Ciclo de vida: `synchronous_json` Guarde o índice e a dimensão de cada vetor. O nome do modelo multimodal não permite objetos de imagem neste caminho exato. ### Tarifários As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado. Modo rápido Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado Modo flex Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado Esforço máximo de raciocínio Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default) #### Tarifas Ailoot #### Preços por configuração | Configuração | Tabela de tarifas | Custo | | --- | --- | --- | | ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada **$0** / 1K tokens Saída · Tokens de saída **$0** / 1K tokens Entrada · Leitura da cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache **—** / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora **—** / 1K tokens | O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. [Como funcionam a reserva e a liquidação →](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/reserve/) ### Exemplos de pedidos #### Ailoot Ultra · Embeddings curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "input": ["First document", "Second document"]}') 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 ``` ```python from openai import OpenAI import os client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.embeddings.create(model='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Receber e guardar os resultados #### Ailoot Ultra · Embeddings json ##### Guardar todos os resultados concluídos Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra. Guarde cada vetor com o respetivo índice. O número de vetores tem de ser igual ao número de entradas; as dimensões têm de ser consistentes. ##### Se for necessário verificar a resposta original Não é introduzido nenhum endpoint de tarefas de embeddings. Campos da resposta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`object` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`data[].index` | Tipointeger | | Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\] | | Campo`usage` | Tipoobject | Erros e passos seguintes | Resposta | Condição | Passo seguinte | | --- | --- | --- | | Resposta400 · `invalid_request_error` | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. | ### Aliases #### Aliases do modelo **Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) #### Aliases dos caminhos dos métodos Use os caminhos dos métodos indicados acima. #### IDs de chamada relacionados [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/pt-pt/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings) FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free) Que entradas e resultados estão disponíveis? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `text`, `token_ids` → `embedding` Que campos utiliza o pedido? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Que limites se aplicam? `POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `ctx`: `131072`; `input.budget.maximum`: `131072` (bytes UTF8); `input.min_items`: `1` Ligue o Ailoot ao Claude Code, OpenCode, Hermes ou à sua aplicação. ## A empresa e a sua carteira de projetos A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. ## Compre tokens com desconto. Desconto por subscrição para trabalho regular. Códigos promocionais — até 50% na compra de tokens. Subscrição Escolha um plano com desconto para os pedidos regulares. Código promocional até 50% Introduza o código na compra. O preço é recalculado conforme a campanha em vigor. Custos no histórico O modelo, os tokens e o montante são guardados para cada pedido. [Escolher subscrição](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/billing/subscriptions/) · [Ver preços dos modelos](https://ailoot.ai/models/pt-pt/) ## Ligue a API ao produto que vende. SaaS, aplicações e bots — ao abrigo da oferta e do contrato de licença Ailoot. Para revenda, peça uma licença de revendedor. Aplicação comercial Integre geração de texto, imagens, vídeo e som nas funcionalidades pagas do seu serviço. Licença de revendedor Envie uma descrição do projeto e do modelo de acesso. Peça condições escritas de utilização e revenda. Documentos no site A oferta, o contrato de licença e a política de tratamento de dados estão disponíveis antes da ligação. [Pedir licença de revendedor](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta e contrato de licença](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pt-pt) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.