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

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning är NVIDIAs modell med totalt 30 miljarder och 3 miljarder aktiva parametrar, beskriven för perception och kontextarbete hos underagenter i företagsbaserade agentsystem. Ailoot-metoden för denna utgåva är ett textsamtal via POST /v1/chat/completions. Välj det exakta modell-ID:t nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free och ange en icke-tom messages-array som innehåller instruktionerna och källtexten för uppgiften. Varje meddelande har role med värdet system, developer, user eller assistant och content som en vanlig sträng. Det valfria fältet name är en sträng; begränsa varje meddelande till dessa fält. Skicka stream:false eller utelämna stream.

Använd modellen för att granska ett tillhandahållet material och returnera ett fokuserat svar, en jämförelse eller ett kontextunderlag för nästa steg i en applikation. En överlämningsprompt kan tillhandahålla den ursprungliga frågan, relevanta utdrag och begränsningar och sedan be om fastställda fakta, olösta frågor och de källavsnitt som stöder varje slutsats. För en jämförelse anger du kriterierna och inkluderar alternativens faktiska specifikationer så att modellen kan arbeta med samma underlag.

Denna utgåva accepterar textindata och producerar textutdata. För dokumentarbete infogar du relevant UTF-8-text i meddelandets content och behåller rubriker eller källetiketter som hjälper till att skilja utdragen åt. Tillhandahåll den samtalshistorik som en uppföljning behöver. Håll all verktygskörning eller hämtning i den omgivande applikationen och skicka dess färdiga textresultat till samtalet. Medieindata, inställningar för verktygsanrop och uttryckliga cacheinställningar ligger utanför denna utgåvas förfrågningsprofil.

Modellsidan anger ett kontextfönster på 256 000 tokens och upp till 65 536 tokens för genererade svar. Ailoot kräver också att hela UTF-8-kodade JSON-kroppen i förfrågan, inklusive instruktioner och fältnamn, ryms inom 256 000 byte. För ett uttryckligt utdatatak sätter du exakt ett av max_tokens eller max_completion_tokens till ett positivt heltal från 1 till och med 65 536. Om inget anges vidarebefordrar Ailoot ett utdatatak på 4 096 tokens. Håll hela det tillhandahållna samtalet och det begärda svaret inom respektive gränser. Långa indata är användbara när svaret beror på många sammanhängande utdrag, men ett fokuserat urval och ett konkret resultat gör det lättare att granska om svaret följer underlaget. En struktur angiven i prompten kan begära namngivna avsnitt eller en tabell; behandla den returnerade texten som resultatet i stället för att anta att ett schema garanterar objektets struktur.

För ett fullständigt svar skickar du stream:false och behåller hela JSON-svaret. Läs den genererade texten från choices[].message.content och behåll varje returnerat choice, finish_reason, usage och eventuella medföljande reasoning-fält. Bevara källetiketter i det slutliga svaret när ditt arbetsflöde behöver spåra en slutsats tillbaka till dess indata. Kontrollera att det begärda svaret är fullständigt innan det skickas vidare till ett annat applikationssteg.

Förbered offentligt eller syntetiskt källmaterial för denna kostnadsfria utgåva; dess dokumenterade användningsvillkor utesluter konfidentiell information och personuppgifter. Om ett svar är ofullständigt eller utfallet av sändningen är osäkert behåller du den ursprungliga förfrågningsidentifieraren och svaret för kontroll av det befintliga försöket. Textförfrågan returnerar sitt resultat genom samtalssvaret; inget separat asynkront jobb eller någon väg för avbrytande dokumenteras för denna modellbeskrivning.