{ "aboutHtml": "

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je jazykový model na uvažovanie, rozhovor a špecializované pracovné postupy agentov. Má 30B celkových parametrov s 3B aktívnymi a používa hybridnú architektúru, ktorá strieda vrstvy Mamba-2, zmesi expertov a pozornosti. Vrstvy Multi-Token Prediction pridávajú tréningové signály pre budúce tokeny a podporujú optimalizované postupy generovania modelu. Model spracúva text a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a odpovedí podložených dodaným materiálom.

Výrobca opisuje použitia v chatbotoch, generovaní rozšírenom o vyhľadávanie, plnení pokynov a agentoch. Pri odpovedi zo znalostnej bázy dodajte otázku a relevantné pasáže so stabilnými označeniami zdrojov. Žiadajte, aby model odpovedal z týchto pasáží, určil, ktorá podporuje každé dôležité tvrdenie, a uviedol, čo zostáva neznáme. Napríklad: „Pomocou týchto článkov podpory vysvetlite rozdiel medzi dvoma spôsobmi inštalácie a vráťte predpoklady, kroky a kontroly pre každý z nich.“ Chýbajúci predpoklad ponechajte viditeľný namiesto vyzývania modelu, aby si ho vymyslel.

Pri programátorskej práci dodajte relevantný kód, očakávané správanie a pozorované zlyhanie. Praktická požiadavka žiada cielenú úpravu a vysvetlenie dotknutých prípadov. Ak agent pripojený k nástrojom spustí kontrolu, pred žiadosťou o ďalšiu zmenu vráťte jej skutočný výstup. Tréning modelu zahŕňa kód, viackrokové používanie nástrojov a úlohy štruktúrovaného výstupu, ale dokončený artefakt stále musí zodpovedať pôvodnej požiadavke. Žiadajte upravený kód, dôvod každej podstatnej zmeny a pozorovania potrebné na potvrdenie, že problém je vyriešený.

Výrobca dokumentuje predvolene zapnuté premýšľanie a režim priamej odpovede s premýšľaním vypnutým cez šablónu chatu. Režim uvažovania je užitočný pri úlohe s viacerými závislými podmienkami; priama odpoveď môže vyhovovať jednoduchej transformácii alebo extrakcii. Výrobca vo svojich klientskych príkladoch odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Považujte ich za nastavenia postupu výrobcu a výslovne vyberte štruktúru konečnej odpovede, napríklad stručné vysvetlenie, porovnávaciu tabuľku alebo odpoveď nasledovanú podpornými podkladmi.

Model podporuje kontext až 1M tokenov. Zverejnené postupy nasadenia BF16 tiež odlišujú túto schopnosť modelu od konfigurácií používajúcich okno 256K pri pamäťových obmedzeniach. Dlhý materiál pripravte pre príslušné pracovné okno, zachovajte štruktúru dokumentu a nechajte priestor na odpoveď. Dlhý kontext je najužitočnejší, keď prompt určuje vzťah, ktorý treba nájsť: rozpory medzi dokumentmi, závislosti medzi zdrojovými súbormi alebo podklady podporujúce záver. Nie je dôvodom na zahrnutie nesúvisiacej histórie ani na predpoklad, že konečná odpoveď môže zabrať celé okno.

Hlavným zameraním sú angličtina a programovacie jazyky, pričom sa uvádzajú aj španielčina, francúzština, nemčina, taliančina a japončina. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovajte mená, identifikátory a citované zdrojové termíny, keď záleží na ich zápise. Pri práci s viacjazyčnými dokumentmi určte, či sa má materiál preložiť, zhrnúť alebo porovnať; tieto požiadavky vytvárajú odlišné artefakty. Žiadajte označenie neistej terminológie, aby plynulý preklad potichu nezmenil technický význam.

NVIDIA zverejňuje referenčné vydanie BF16 predovšetkým na prispôsobovanie a výskum s plnou presnosťou a samostatné vydanie NVFP4 s optimalizovanými postupmi inferencie. Toto rozlíšenie je dôležité pri porovnávaní pokynov k nasadeniu: hardvérová konfigurácia alebo výsledok priepustnosti jedného vydania automaticky neopisuje iné. Názov modelu identifikuje rodinu Lightning, zatiaľ čo presný checkpoint a konfigurácia obsluhy určujú postup. Schopnosti na úrovni modelu oddeľte od výkonu a pamäťových predpokladov konkrétneho postupu.

Pri práci s nástrojmi dodajte jasné opisy funkcií a vráťte skutočný výsledok každého vykonaného kroku. Navrhovaná operácia sa stáva použiteľným podkladom až po tom, čo ju okolitá aplikácia vykoná a zaznamená, čo sa stalo. Žiadajte, aby konečná odpoveď odlišovala pozorovania zo zdrojov, odvodené závery a nedokončené kontroly. Keď výpočet, príkaz alebo vyhľadaná pasáž odporuje plánovanému výsledku, použite tento rozpor na úpravu záveru namiesto tvorby uhladeného súhrnu neovereného predpokladu.

", "aboutText": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je jazykový model na uvažovanie, rozhovor a špecializované pracovné postupy agentov. Má 30B celkových parametrov s 3B aktívnymi a používa hybridnú architektúru, ktorá strieda vrstvy Mamba-2, zmesi expertov a pozornosti. Vrstvy Multi-Token Prediction pridávajú tréningové signály pre budúce tokeny a podporujú optimalizované postupy generovania modelu. Model spracúva text a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a odpovedí podložených dodaným materiálom.\n\nVýrobca opisuje použitia v chatbotoch, generovaní rozšírenom o vyhľadávanie, plnení pokynov a agentoch. Pri odpovedi zo znalostnej bázy dodajte otázku a relevantné pasáže so stabilnými označeniami zdrojov. Žiadajte, aby model odpovedal z týchto pasáží, určil, ktorá podporuje každé dôležité tvrdenie, a uviedol, čo zostáva neznáme. Napríklad: „Pomocou týchto článkov podpory vysvetlite rozdiel medzi dvoma spôsobmi inštalácie a vráťte predpoklady, kroky a kontroly pre každý z nich.“ Chýbajúci predpoklad ponechajte viditeľný namiesto vyzývania modelu, aby si ho vymyslel.\n\nPri programátorskej práci dodajte relevantný kód, očakávané správanie a pozorované zlyhanie. Praktická požiadavka žiada cielenú úpravu a vysvetlenie dotknutých prípadov. Ak agent pripojený k nástrojom spustí kontrolu, pred žiadosťou o ďalšiu zmenu vráťte jej skutočný výstup. Tréning modelu zahŕňa kód, viackrokové používanie nástrojov a úlohy štruktúrovaného výstupu, ale dokončený artefakt stále musí zodpovedať pôvodnej požiadavke. Žiadajte upravený kód, dôvod každej podstatnej zmeny a pozorovania potrebné na potvrdenie, že problém je vyriešený.\n\nVýrobca dokumentuje predvolene zapnuté premýšľanie a režim priamej odpovede s premýšľaním vypnutým cez šablónu chatu. Režim uvažovania je užitočný pri úlohe s viacerými závislými podmienkami; priama odpoveď môže vyhovovať jednoduchej transformácii alebo extrakcii. Výrobca vo svojich klientskych príkladoch odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Považujte ich za nastavenia postupu výrobcu a výslovne vyberte štruktúru konečnej odpovede, napríklad stručné vysvetlenie, porovnávaciu tabuľku alebo odpoveď nasledovanú podpornými podkladmi.\n\nModel podporuje kontext až 1M tokenov. Zverejnené postupy nasadenia BF16 tiež odlišujú túto schopnosť modelu od konfigurácií používajúcich okno 256K pri pamäťových obmedzeniach. Dlhý materiál pripravte pre príslušné pracovné okno, zachovajte štruktúru dokumentu a nechajte priestor na odpoveď. Dlhý kontext je najužitočnejší, keď prompt určuje vzťah, ktorý treba nájsť: rozpory medzi dokumentmi, závislosti medzi zdrojovými súbormi alebo podklady podporujúce záver. Nie je dôvodom na zahrnutie nesúvisiacej histórie ani na predpoklad, že konečná odpoveď môže zabrať celé okno.\n\nHlavným zameraním sú angličtina a programovacie jazyky, pričom sa uvádzajú aj španielčina, francúzština, nemčina, taliančina a japončina. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovajte mená, identifikátory a citované zdrojové termíny, keď záleží na ich zápise. Pri práci s viacjazyčnými dokumentmi určte, či sa má materiál preložiť, zhrnúť alebo porovnať; tieto požiadavky vytvárajú odlišné artefakty. Žiadajte označenie neistej terminológie, aby plynulý preklad potichu nezmenil technický význam.\n\nNVIDIA zverejňuje referenčné vydanie BF16 predovšetkým na prispôsobovanie a výskum s plnou presnosťou a samostatné vydanie NVFP4 s optimalizovanými postupmi inferencie. Toto rozlíšenie je dôležité pri porovnávaní pokynov k nasadeniu: hardvérová konfigurácia alebo výsledok priepustnosti jedného vydania automaticky neopisuje iné. Názov modelu identifikuje rodinu Lightning, zatiaľ čo presný checkpoint a konfigurácia obsluhy určujú postup. Schopnosti na úrovni modelu oddeľte od výkonu a pamäťových predpokladov konkrétneho postupu.\n\nPri práci s nástrojmi dodajte jasné opisy funkcií a vráťte skutočný výsledok každého vykonaného kroku. Navrhovaná operácia sa stáva použiteľným podkladom až po tom, čo ju okolitá aplikácia vykoná a zaznamená, čo sa stalo. Žiadajte, aby konečná odpoveď odlišovala pozorovania zo zdrojov, odvodené závery a nedokončené kontroly. Keď výpočet, príkaz alebo vyhľadaná pasáž odporuje plánovanému výsledku, použite tento rozpor na úpravu záveru namiesto tvorby uhladeného súhrnu neovereného predpokladu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c8d7186e4e1b1b385d7acf9cd3ebb9453ef9330578707165883c9e1667bcec27", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sk", "methods": [ { "html": "
NV

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)

NVIDIA /nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

Úvod

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je textový model na uvažovanie a chat s 30B celkovými a 3B aktívnymi parametrami. Jeho hybridná architektúra Mamba–MoE podporuje analýzu dlhého kontextu, programovanie a pracovné postupy s nástrojmi, s režimami premýšľania alebo priamej odpovede zdokumentovanými v šablóne chatu výrobcu.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text
O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je jazykový model na uvažovanie, rozhovor a špecializované pracovné postupy agentov. Má 30B celkových parametrov s 3B aktívnymi a používa hybridnú architektúru, ktorá strieda vrstvy Mamba-2, zmesi expertov a pozornosti. Vrstvy Multi-Token Prediction pridávajú tréningové signály pre budúce tokeny a podporujú optimalizované postupy generovania modelu. Model spracúva text a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a odpovedí podložených dodaným materiálom.

Výrobca opisuje použitia v chatbotoch, generovaní rozšírenom o vyhľadávanie, plnení pokynov a agentoch. Pri odpovedi zo znalostnej bázy dodajte otázku a relevantné pasáže so stabilnými označeniami zdrojov. Žiadajte, aby model odpovedal z týchto pasáží, určil, ktorá podporuje každé dôležité tvrdenie, a uviedol, čo zostáva neznáme. Napríklad: „Pomocou týchto článkov podpory vysvetlite rozdiel medzi dvoma spôsobmi inštalácie a vráťte predpoklady, kroky a kontroly pre každý z nich.“ Chýbajúci predpoklad ponechajte viditeľný namiesto vyzývania modelu, aby si ho vymyslel.

Pri programátorskej práci dodajte relevantný kód, očakávané správanie a pozorované zlyhanie. Praktická požiadavka žiada cielenú úpravu a vysvetlenie dotknutých prípadov. Ak agent pripojený k nástrojom spustí kontrolu, pred žiadosťou o ďalšiu zmenu vráťte jej skutočný výstup. Tréning modelu zahŕňa kód, viackrokové používanie nástrojov a úlohy štruktúrovaného výstupu, ale dokončený artefakt stále musí zodpovedať pôvodnej požiadavke. Žiadajte upravený kód, dôvod každej podstatnej zmeny a pozorovania potrebné na potvrdenie, že problém je vyriešený.

Výrobca dokumentuje predvolene zapnuté premýšľanie a režim priamej odpovede s premýšľaním vypnutým cez šablónu chatu. Režim uvažovania je užitočný pri úlohe s viacerými závislými podmienkami; priama odpoveď môže vyhovovať jednoduchej transformácii alebo extrakcii. Výrobca vo svojich klientskych príkladoch odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Považujte ich za nastavenia postupu výrobcu a výslovne vyberte štruktúru konečnej odpovede, napríklad stručné vysvetlenie, porovnávaciu tabuľku alebo odpoveď nasledovanú podpornými podkladmi.

Model podporuje kontext až 1M tokenov. Zverejnené postupy nasadenia BF16 tiež odlišujú túto schopnosť modelu od konfigurácií používajúcich okno 256K pri pamäťových obmedzeniach. Dlhý materiál pripravte pre príslušné pracovné okno, zachovajte štruktúru dokumentu a nechajte priestor na odpoveď. Dlhý kontext je najužitočnejší, keď prompt určuje vzťah, ktorý treba nájsť: rozpory medzi dokumentmi, závislosti medzi zdrojovými súbormi alebo podklady podporujúce záver. Nie je dôvodom na zahrnutie nesúvisiacej histórie ani na predpoklad, že konečná odpoveď môže zabrať celé okno.

Hlavným zameraním sú angličtina a programovacie jazyky, pričom sa uvádzajú aj španielčina, francúzština, nemčina, taliančina a japončina. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovajte mená, identifikátory a citované zdrojové termíny, keď záleží na ich zápise. Pri práci s viacjazyčnými dokumentmi určte, či sa má materiál preložiť, zhrnúť alebo porovnať; tieto požiadavky vytvárajú odlišné artefakty. Žiadajte označenie neistej terminológie, aby plynulý preklad potichu nezmenil technický význam.

NVIDIA zverejňuje referenčné vydanie BF16 predovšetkým na prispôsobovanie a výskum s plnou presnosťou a samostatné vydanie NVFP4 s optimalizovanými postupmi inferencie. Toto rozlíšenie je dôležité pri porovnávaní pokynov k nasadeniu: hardvérová konfigurácia alebo výsledok priepustnosti jedného vydania automaticky neopisuje iné. Názov modelu identifikuje rodinu Lightning, zatiaľ čo presný checkpoint a konfigurácia obsluhy určujú postup. Schopnosti na úrovni modelu oddeľte od výkonu a pamäťových predpokladov konkrétneho postupu.

Pri práci s nástrojmi dodajte jasné opisy funkcií a vráťte skutočný výsledok každého vykonaného kroku. Navrhovaná operácia sa stáva použiteľným podkladom až po tom, čo ju okolitá aplikácia vykoná a zaznamená, čo sa stalo. Žiadajte, aby konečná odpoveď odlišovala pozorovania zo zdrojov, odvodené závery a nedokončené kontroly. Keď výpočet, príkaz alebo vyhľadaná pasáž odporuje plánovanému výsledku, použite tento rozpor na úpravu záveru namiesto tvorby uhladeného súhrnu neovereného predpokladu.

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
1 000 000 tokens
Maximálny výstup
65 536 tokens
Výstupný formát
JSON
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
nvidia/nemotron-3.5-lightning:free
Predvolené—
PolemessagesTyparrayPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
false
Predvolenéfalse
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Maximum: 65 536
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Maximum: 65 536
Predvolené—
PolenTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Maximum: 128
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PoleseedTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestopTypPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polefrequency_penaltyTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polepresence_penaltyTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PoleuserTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
ParameteroptionalŠpecifikáciastream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParameterconditionsŠpecifikáciaUse 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 1000000 bytes.

Životný cyklus: synchronous_json

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Ceny explicitnej cache
Nie je zapnuté Keď sa požaduje explicitná cache
Nulové sadzby iba pre text
Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Pre výlučne textový vstup a výstup

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-3.5-lightning: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

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

JSON

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

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

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

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

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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-3.5-lightning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json", "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" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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-3.5-lightning: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-3.5-lightning: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 1000000 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", "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" } }, "ctx": 1000000, "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-3.5-lightning: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", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "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": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.", "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-3.5-lightning: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" } ] } }, { "html": "
NV

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)

NVIDIA /nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

Úvod

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je textový model na uvažovanie a chat s 30B celkovými a 3B aktívnymi parametrami. Jeho hybridná architektúra Mamba–MoE podporuje analýzu dlhého kontextu, programovanie a pracovné postupy s nástrojmi, s režimami premýšľania alebo priamej odpovede zdokumentovanými v šablóne chatu výrobcu.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text
O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je jazykový model na uvažovanie, rozhovor a špecializované pracovné postupy agentov. Má 30B celkových parametrov s 3B aktívnymi a používa hybridnú architektúru, ktorá strieda vrstvy Mamba-2, zmesi expertov a pozornosti. Vrstvy Multi-Token Prediction pridávajú tréningové signály pre budúce tokeny a podporujú optimalizované postupy generovania modelu. Model spracúva text a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a odpovedí podložených dodaným materiálom.

Výrobca opisuje použitia v chatbotoch, generovaní rozšírenom o vyhľadávanie, plnení pokynov a agentoch. Pri odpovedi zo znalostnej bázy dodajte otázku a relevantné pasáže so stabilnými označeniami zdrojov. Žiadajte, aby model odpovedal z týchto pasáží, určil, ktorá podporuje každé dôležité tvrdenie, a uviedol, čo zostáva neznáme. Napríklad: „Pomocou týchto článkov podpory vysvetlite rozdiel medzi dvoma spôsobmi inštalácie a vráťte predpoklady, kroky a kontroly pre každý z nich.“ Chýbajúci predpoklad ponechajte viditeľný namiesto vyzývania modelu, aby si ho vymyslel.

Pri programátorskej práci dodajte relevantný kód, očakávané správanie a pozorované zlyhanie. Praktická požiadavka žiada cielenú úpravu a vysvetlenie dotknutých prípadov. Ak agent pripojený k nástrojom spustí kontrolu, pred žiadosťou o ďalšiu zmenu vráťte jej skutočný výstup. Tréning modelu zahŕňa kód, viackrokové používanie nástrojov a úlohy štruktúrovaného výstupu, ale dokončený artefakt stále musí zodpovedať pôvodnej požiadavke. Žiadajte upravený kód, dôvod každej podstatnej zmeny a pozorovania potrebné na potvrdenie, že problém je vyriešený.

Výrobca dokumentuje predvolene zapnuté premýšľanie a režim priamej odpovede s premýšľaním vypnutým cez šablónu chatu. Režim uvažovania je užitočný pri úlohe s viacerými závislými podmienkami; priama odpoveď môže vyhovovať jednoduchej transformácii alebo extrakcii. Výrobca vo svojich klientskych príkladoch odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Považujte ich za nastavenia postupu výrobcu a výslovne vyberte štruktúru konečnej odpovede, napríklad stručné vysvetlenie, porovnávaciu tabuľku alebo odpoveď nasledovanú podpornými podkladmi.

Model podporuje kontext až 1M tokenov. Zverejnené postupy nasadenia BF16 tiež odlišujú túto schopnosť modelu od konfigurácií používajúcich okno 256K pri pamäťových obmedzeniach. Dlhý materiál pripravte pre príslušné pracovné okno, zachovajte štruktúru dokumentu a nechajte priestor na odpoveď. Dlhý kontext je najužitočnejší, keď prompt určuje vzťah, ktorý treba nájsť: rozpory medzi dokumentmi, závislosti medzi zdrojovými súbormi alebo podklady podporujúce záver. Nie je dôvodom na zahrnutie nesúvisiacej histórie ani na predpoklad, že konečná odpoveď môže zabrať celé okno.

Hlavným zameraním sú angličtina a programovacie jazyky, pričom sa uvádzajú aj španielčina, francúzština, nemčina, taliančina a japončina. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovajte mená, identifikátory a citované zdrojové termíny, keď záleží na ich zápise. Pri práci s viacjazyčnými dokumentmi určte, či sa má materiál preložiť, zhrnúť alebo porovnať; tieto požiadavky vytvárajú odlišné artefakty. Žiadajte označenie neistej terminológie, aby plynulý preklad potichu nezmenil technický význam.

NVIDIA zverejňuje referenčné vydanie BF16 predovšetkým na prispôsobovanie a výskum s plnou presnosťou a samostatné vydanie NVFP4 s optimalizovanými postupmi inferencie. Toto rozlíšenie je dôležité pri porovnávaní pokynov k nasadeniu: hardvérová konfigurácia alebo výsledok priepustnosti jedného vydania automaticky neopisuje iné. Názov modelu identifikuje rodinu Lightning, zatiaľ čo presný checkpoint a konfigurácia obsluhy určujú postup. Schopnosti na úrovni modelu oddeľte od výkonu a pamäťových predpokladov konkrétneho postupu.

Pri práci s nástrojmi dodajte jasné opisy funkcií a vráťte skutočný výsledok každého vykonaného kroku. Navrhovaná operácia sa stáva použiteľným podkladom až po tom, čo ju okolitá aplikácia vykoná a zaznamená, čo sa stalo. Žiadajte, aby konečná odpoveď odlišovala pozorovania zo zdrojov, odvodené závery a nedokončené kontroly. Keď výpočet, príkaz alebo vyhľadaná pasáž odporuje plánovanému výsledku, použite tento rozpor na úpravu záveru namiesto tvorby uhladeného súhrnu neovereného predpokladu.

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
text
Kontext
1 000 000 tokens
Maximálny výstup
65 536 tokens
Výstupný formát
JSON
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
nvidia/nemotron-3.5-lightning:free
Predvolené—
PolemessagesTyparrayPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
false
Predvolenéfalse
PolesystemTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Maximum: 65 536
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletop_kTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polestop_sequencesTyparrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PolemetadataTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
ParameteroptionalŠpecifikáciastream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParameterconditionsŠpecifikáciaUse 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 1000000 bytes.

Životný cyklus: synchronous_json

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
Nulové sadzby iba pre text
Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Pre výlučne textový vstup a výstup

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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-3.5-lightning:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')\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/messages \\\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

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

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

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

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

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree", "ordinal": 1, "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": { "max_tokens": 256, "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "mode": "synchronous_json", "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" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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" ], "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, "name": "system", "required": false, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": true, "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": "top_k", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "type": "string" }, "name": "stop_sequences", "required": false, "type": "array" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "metadata", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "metadata": { "type": "object" }, "model": { "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free" ], "type": "string" }, "stop_sequences": { "items": { "type": "string" }, "type": "array" }, "stream": { "default": false, "enum": [ false ], "type": "boolean" }, "system": { "type": "string" }, "temperature": { "type": "number" }, "top_k": { "type": "integer" }, "top_p": { "type": "number" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "body": { "max_tokens": 256, "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 bytes." ], "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional": [ "stream", "system", "temperature", "top_p", "top_k", "stop_sequences", "metadata" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ] }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "mode": "synchronous_json", "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/messages" }, "method_aliases": [], "output": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON" } }, "ctx": 1000000, "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-3.5-lightning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": 65536, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "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": "Text-only zero rates", "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.", "when": "For text-only input and output" } ], "pricing": { "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-3.5-lightning: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-3.5-lightning:free", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "13f7c6d3253f9ffee4310127fcf03095eee448ac3af89cf25e4917125c127383", "input_html_sha256": "0dfa73e9734d59077d4eaa783261fcd2fb147b653fc09554799592fbee8968f2", "private_audit_sha256": "0beb7c0574468ab51bbc7746966c554e597c25f36872483cdadb8916930336b9", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/", "description": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je textový model na uvažovanie a chat s 30B celkovými a 3B aktívnymi parametrami. Jeho hybridná architektúra Mamba–MoE podporuje analýzu dlhého kontextu, programovanie a pracovné postupy s nástrojmi, s režimami premýšľania alebo priamej odpovede zdokumentovanými v šablóne chatu výrobcu.", "locale": "sk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/index.md", "title": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free) — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/" }, "rawModel": { "about": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je jazykový model na uvažovanie, rozhovor a špecializované pracovné postupy agentov. Má 30B celkových parametrov s 3B aktívnymi a používa hybridnú architektúru, ktorá strieda vrstvy Mamba-2, zmesi expertov a pozornosti. Vrstvy Multi-Token Prediction pridávajú tréningové signály pre budúce tokeny a podporujú optimalizované postupy generovania modelu. Model spracúva text a vytvára text vrátane vysvetlení, kódu a odpovedí podložených dodaným materiálom.\n\nVýrobca opisuje použitia v chatbotoch, generovaní rozšírenom o vyhľadávanie, plnení pokynov a agentoch. Pri odpovedi zo znalostnej bázy dodajte otázku a relevantné pasáže so stabilnými označeniami zdrojov. Žiadajte, aby model odpovedal z týchto pasáží, určil, ktorá podporuje každé dôležité tvrdenie, a uviedol, čo zostáva neznáme. Napríklad: „Pomocou týchto článkov podpory vysvetlite rozdiel medzi dvoma spôsobmi inštalácie a vráťte predpoklady, kroky a kontroly pre každý z nich.“ Chýbajúci predpoklad ponechajte viditeľný namiesto vyzývania modelu, aby si ho vymyslel.\n\nPri programátorskej práci dodajte relevantný kód, očakávané správanie a pozorované zlyhanie. Praktická požiadavka žiada cielenú úpravu a vysvetlenie dotknutých prípadov. Ak agent pripojený k nástrojom spustí kontrolu, pred žiadosťou o ďalšiu zmenu vráťte jej skutočný výstup. Tréning modelu zahŕňa kód, viackrokové používanie nástrojov a úlohy štruktúrovaného výstupu, ale dokončený artefakt stále musí zodpovedať pôvodnej požiadavke. Žiadajte upravený kód, dôvod každej podstatnej zmeny a pozorovania potrebné na potvrdenie, že problém je vyriešený.\n\nVýrobca dokumentuje predvolene zapnuté premýšľanie a režim priamej odpovede s premýšľaním vypnutým cez šablónu chatu. Režim uvažovania je užitočný pri úlohe s viacerými závislými podmienkami; priama odpoveď môže vyhovovať jednoduchej transformácii alebo extrakcii. Výrobca vo svojich klientskych príkladoch odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Považujte ich za nastavenia postupu výrobcu a výslovne vyberte štruktúru konečnej odpovede, napríklad stručné vysvetlenie, porovnávaciu tabuľku alebo odpoveď nasledovanú podpornými podkladmi.\n\nModel podporuje kontext až 1M tokenov. Zverejnené postupy nasadenia BF16 tiež odlišujú túto schopnosť modelu od konfigurácií používajúcich okno 256K pri pamäťových obmedzeniach. Dlhý materiál pripravte pre príslušné pracovné okno, zachovajte štruktúru dokumentu a nechajte priestor na odpoveď. Dlhý kontext je najužitočnejší, keď prompt určuje vzťah, ktorý treba nájsť: rozpory medzi dokumentmi, závislosti medzi zdrojovými súbormi alebo podklady podporujúce záver. Nie je dôvodom na zahrnutie nesúvisiacej histórie ani na predpoklad, že konečná odpoveď môže zabrať celé okno.\n\nHlavným zameraním sú angličtina a programovacie jazyky, pričom sa uvádzajú aj španielčina, francúzština, nemčina, taliančina a japončina. Uveďte požadovaný jazyk výstupu a zachovajte mená, identifikátory a citované zdrojové termíny, keď záleží na ich zápise. Pri práci s viacjazyčnými dokumentmi určte, či sa má materiál preložiť, zhrnúť alebo porovnať; tieto požiadavky vytvárajú odlišné artefakty. Žiadajte označenie neistej terminológie, aby plynulý preklad potichu nezmenil technický význam.\n\nNVIDIA zverejňuje referenčné vydanie BF16 predovšetkým na prispôsobovanie a výskum s plnou presnosťou a samostatné vydanie NVFP4 s optimalizovanými postupmi inferencie. Toto rozlíšenie je dôležité pri porovnávaní pokynov k nasadeniu: hardvérová konfigurácia alebo výsledok priepustnosti jedného vydania automaticky neopisuje iné. Názov modelu identifikuje rodinu Lightning, zatiaľ čo presný checkpoint a konfigurácia obsluhy určujú postup. Schopnosti na úrovni modelu oddeľte od výkonu a pamäťových predpokladov konkrétneho postupu.\n\nPri práci s nástrojmi dodajte jasné opisy funkcií a vráťte skutočný výsledok každého vykonaného kroku. Navrhovaná operácia sa stáva použiteľným podkladom až po tom, čo ju okolitá aplikácia vykoná a zaznamená, čo sa stalo. Žiadajte, aby konečná odpoveď odlišovala pozorovania zo zdrojov, odvodené závery a nedokončené kontroly. Keď výpočet, príkaz alebo vyhľadaná pasáž odporuje plánovanému výsledku, použite tento rozpor na úpravu záveru namiesto tvorby uhladeného súhrnu neovereného predpokladu.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "NVIDIA", "capabilities": { "context_length": 1000000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "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" } ], "summary": "Úplný cenník konfigurácie nájdete v podrobnostiach." } ], "ctx": null, "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "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-3.5-lightning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json", "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" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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-3.5-lightning: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-3.5-lightning: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 1000000 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", "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" } }, "ctx": 1000000, "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-3.5-lightning: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", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "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": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.", "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-3.5-lightning: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" } ] }, { "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": { "max_tokens": 256, "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "mode": "synchronous_json", "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" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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" ], "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, "name": "system", "required": false, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "maximum": 65536, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": true, "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": "top_k", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "type": "string" }, "name": "stop_sequences", "required": false, "type": "array" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "metadata", "required": false, "type": "object" } ], "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "maximum": 65536, "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "metadata": { "type": "object" }, "model": { "enum": [ "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free" ], "type": "string" }, "stop_sequences": { "items": { "type": "string" }, "type": "array" }, "stream": { "default": false, "enum": [ false ], "type": "boolean" }, "system": { "type": "string" }, "temperature": { "type": "number" }, "top_k": { "type": "integer" }, "top_p": { "type": "number" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "body": { "max_tokens": 256, "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 bytes." ], "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional": [ "stream", "system", "temperature", "top_p", "top_k", "stop_sequences", "metadata" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ] }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "mode": "synchronous_json", "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/messages" }, "method_aliases": [], "output": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON" } }, "ctx": 1000000, "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-3.5-lightning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 0, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": 65536, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0, "output": [ "text" ], "path": "/v1/messages", "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": "Text-only zero rates", "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.", "when": "For text-only input and output" } ], "pricing": { "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-3.5-lightning: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-3.5-lightning:free", "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free", "route_label": "Ultra" } ], "name": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)", "price": { "in": 0, "in_label": null, "out": 0, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0, "sort_out": 0, "varies": true }, "short": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je textový model na uvažovanie a chat s 30B celkovými a 3B aktívnymi parametrami. Jeho hybridná architektúra Mamba–MoE podporuje analýzu dlhého kontextu, programovanie a pracovné postupy s nástrojmi, s režimami premýšľania alebo priamej odpovede zdokumentovanými v šablóne chatu výrobcu." }, "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 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning je textový model na uvažovanie a chat s 30B celkovými a 3B aktívnymi parametrami. Jeho hybridná architektúra Mamba–MoE podporuje analýzu dlhého kontextu, programovanie a pracovné postupy s nástrojmi, s režimami premýšľania alebo priamej odpovede zdokumentovanými v šablóne chatu výrobcu.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "8206b38c9f8c99643b5870c9c97b62969018378e60988ce14dede6d944d6a17f", "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0" }, "sourceRevision": "5550d7e01424f6cefa4f46f21ead80a4a90d406b747b845b1b50a28c24c037a7" }