modely

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Markdown · JSON

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Nemotron 3.5 Lightning je hybridný textový model NVIDIA so zmesou expertov na uvažovanie, programovanie a úlohy vedené nástrojmi. Zdokumentovaný profil výrobcu 30B/A3B pridáva predikciu viacerých tokenov, nastaviteľné premýšľanie a kontext až jeden milión tokenov, so samostatným referenčným vydaním BF16.

O modeli

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

Nemotron 3.5 Lightning je hybridný jazykový model spoločnosti NVIDIA so zmesou expertov na textové úlohy s uvažovaním a priamou odpoveďou. Profil výrobcu uvádza 30 miliárd celkových parametrov a 3 miliardy aktívnych parametrov a kombinuje komponenty Mamba a transformer s predikciou viacerých tokenov. Referencované vydanie BF16 predstavuje modelový materiál výrobcu s plnou presnosťou, oddelený od jeho optimalizovaných edícií s nízkou presnosťou.

Tréning a návrh edície

Výrobca opisuje predtrénovanie na viac než dvadsiatich biliónoch tokenov, po ktorom nasleduje pokračujúci tréning na predikciu viacerých tokenov, doladenie s učiteľom a posilňované učenie vo viacerých prostrediach. Úlohy s pokynmi a posilňovaným učením zahŕňajú kód, matematiku, vedu, volanie nástrojov, štruktúrovaný výstup a viacťahovú interakciu. Predikcia viacerých tokenov je architektonická a tréningová vlastnosť Lightning, nie ďalší typ výstupu, napríklad generovanie obrázkov alebo zvuku.

Model prijíma text a vracia text. Jazyky podporované výrobcom zahŕňajú angličtinu, španielčinu, francúzštinu, nemčinu, taliančinu a japončinu. Určte jazyk výstupu a zachovajte technické názvy alebo identifikátory kódu, ktoré sa nemajú meniť.

Uvažovanie alebo priama odpoveď

Šablóna chatu výrobcu dokáže zapnúť alebo vypnúť premýšľanie. Úloha s uvažovaním vytvára priebežnú analýzu pred konečnou odpoveďou, zatiaľ čo priama úloha môže žiadať odpoveď bez tohto záznamu. Výrobca pre svoj referenčný profil odporúča temperature 1.0 a top-p 0.95. Požadovaný konečný artefakt určte nezávisle: riešenie, cielenú zmenu kódu, porovnanie zdrojov alebo definovaný dátový záznam.

Praktické zadanie znie: „Použite tieto zdrojové pasáže na porovnanie požiadaviek a identifikujte podmienku, od ktorej každý záver závisí.“ Pri programovaní dodajte relevantnú implementáciu, pozorované zlyhanie a očakávané správanie a žiadajte opravu naviazanú na podklady. Navrhovaný kód odlišujte od skutočného výsledku overovania.

Nástroje a štruktúrovaná práca

Následný tréning NVIDIA pokrýva viackrokové nástroje a štruktúrované výstupy. Keď aplikácia používa model ako agenta, dodajte funkcie s presnými účelmi a schémami argumentov. Aplikácia vykonáva vybrané operácie a vracia pozorovania pre ďalší krok. Vybraná funkcia alebo vygenerovaný záznam argumentov operáciu samostatne nevykonáva.

Pri štruktúrovanom výsledku definujte význam polí a konvencie chýbajúcich hodnôt. Hodnoty skontrolujte voči vstupu, aj keď je formát vhodný pre následný systém. Pokračujúca úloha má zachovať pozorovania, ktoré potvrdzujú pokrok, a konečné kritérium označujúce jej dokončenie.

Kontext a konfigurácia výrobcu

Model v zdokumentovanom profile podporuje kontext až jeden milión tokenov. Výrobca tiež ukazuje menšiu konfiguráciu 256K pre pamäťovo obmedzené prostredie vykonávania, takže maximálny profil a vybraná konfigurácia sú odlišné. Zdrojový materiál, história, návratové hodnoty nástrojov, uvažovanie a konečná odpoveď zdieľajú dostupný kontext. Znenie karty o výstupnom kontexte nepotvrdzuje dodatočný nezávislý rozpočet odpovede jeden milión tokenov.

Referencia BF16, vydania výrobcu s nízkou presnosťou a skorší Nemotron 3 Nano majú samostatné vlastnosti edícií. Pri tvrdeniach citlivých na zdroje používajte autoritatívny text a pri vykonanej práci skutočné pozorovania aplikácie. Užitočným výsledkom je skontrolovateľné textové riešenie, návrh kódu alebo štruktúrovaná analýza, ktorej predpoklady a podporné podklady zostávajú jasné.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Calculate usable production time

A machine produces 360 parts per hour while running. A shift has 90 minutes available, including 15 minutes of setup during which no parts are produced. Assume a constant rate and no other losses. Calculate the production quantity, show the unit conversion and state how many minutes are actually productive.

Očakávaný výsledok

A productive-time calculation, a rate conversion and a final quantity with units.

Overenie výsledku

Check that setup is subtracted before multiplying and that hours and minutes are not mixed in one rate calculation.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions nvidia/nemotron-3.5-lightning

nvidia/nemotron-3.5-lightning

NVIDIA /nvidia/nemotron-3.5-lightning

Úvod

Nemotron 3.5 Lightning je hybridný textový model NVIDIA so zmesou expertov na uvažovanie, programovanie a úlohy vedené nástrojmi. Zdokumentovaný profil výrobcu 30B/A3B pridáva predikciu viacerých tokenov, nastaviteľné premýšľanie a kontext až jeden milión tokenov, so samostatným referenčným vydaním BF16.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupný formát
json alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
nvidia/nemotron-3.5-lightning
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Príklady: system, user, assistant, tool, function
Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu.
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID
Predvolené—
Polemessages[].nameTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa
Predvolené—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestopTypstring|string[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].typeTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
function
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].function.nameTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia
Predvolené—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletool_choiceTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleresponse_formatTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polereasoning_effortTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolereasoningTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleservice_tierTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoleinstructionsTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Predvolené—
PolefunctionsTypfunction[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polefunction_callTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolemodalitiesTypstring[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
text
Predvolené—
PoleproviderTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta
Predvolené—
Polecache_control.ttlTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta
Predvolené—
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF8

messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

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)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00014 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00014 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 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

curlPython SDKStreamovanie v jazyku Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

nvidia/nemotron-3.5-lightning

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages nvidia/nemotron-3.5-lightning

nvidia/nemotron-3.5-lightning

NVIDIA /nvidia/nemotron-3.5-lightning

Úvod

Nemotron 3.5 Lightning je hybridný textový model NVIDIA so zmesou expertov na uvažovanie, programovanie a úlohy vedené nástrojmi. Zdokumentovaný profil výrobcu 30B/A3B pridáva predikciu viacerých tokenov, nastaviteľné premýšľanie a kontext až jeden milión tokenov, so samostatným referenčným vydaním BF16.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupný formát
JSON alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
nvidia/nemotron-3.5-lightning
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy.

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

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)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkPočet tokenov kontextu väčší nežTokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Poplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPočet tokenov kontextu väčší než—Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00014 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1Sadzobník—Počet tokenov kontextu väčší než0Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranicePoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.00014 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0004 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0.00008 / 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

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra nvidia/nemotron-3.5-lightning

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

nvidia/nemotron-3.5-lightning

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · nvidia/nemotron-3.5-lightning: text → text

POST /v1/messages · nvidia/nemotron-3.5-lightning: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · nvidia/nemotron-3.5-lightning: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · nvidia/nemotron-3.5-lightning: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

POST /v1/chat/completions · nvidia/nemotron-3.5-lightning: messages.min_items: 1

Viac podrobností

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné
Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.
Promo kód až 50%
Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.
Výdavky v histórii
Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

Vybrať predplatné · Zobraziť ceny modelov

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia
Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.
Licencia pre predajcu
Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.
Dokumenty na webe
Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

Požiadať o licenciu predajcu · Ponuka a licenčná zmluva