Source: https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/
Language: uz

# NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/facts.json)

## [NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/)

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 — qidiruv uchun NVIDIA’ning multimodal embedding modeli. U matn, rasm yoki birlashtirilgan hujjat kirishlarini vektorlarga aylantiradi va jadval, grafik, matn hamda infografika bor hujjatlarda matnli so‘rov orqali qidiruvni qo‘llaydi.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/uz/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/#method-0)

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 — multimodal savol-javob uchun qidiruvga mo‘ljallangan NVIDIA embedding modeli. U hujjatni matn, rasm yoki rasm va matn birikmasi sifatida ifodalay oladi. Keyin bog‘liq hujjatlarni topishda matnli so‘rov ishlatilishi mumkin. E’lon qilingan profil matn, jadval, grafik va infografika bor hujjat rasmlarini qo‘llaydi va embedding vektorlarini qaytaradi.

#### Aniqlanadigan hujjat elementlarini tayyorlang

Har kirishni o‘zi ifodalayotgan manba hujjat, sahifa yoki parchaga bog‘liq saqlang. Vizual sahifada rasm va unga tegishli hamroh matnni saqlang. Matn parchasida keyingi moslikni talqin qilishga yordam bersa, sarlavha yoki bo‘lim yorlig‘ini qoldiring. Bu manba identifikatorlari topilgan elementni faqat raqamli o‘xshashlik natijasi emas, dalil sifatida foydali qiladi.

Element chegaralarini foydalanuvchi topishi kerak bo‘lgan material atrofida tanlang. Grafik va uning izohi birga bo‘lishi mumkin; aloqasiz sahifalar o‘z alohida identifikatsiyasini saqlashi kerak. Kirish o‘qiladimi va matn yoki rasmda mo‘ljallangan so‘rov topishi kerak bo‘lgan ma’lumot bormi — shuni tekshiring.

#### Matn so‘rovlari va vektor qidiruvi

Modelning roli qidiruv uchun vektorlar hosil qilish; profilda tavsiflangan so‘rov shakli matndir. So‘rov va indekslangan elementlar mos embedding sozlamasida bo‘lsin. Ilova vektorlarni saqlaydi, taqqoslaydi va tegishli manba elementlarini qaytaradi. Topilgan hujjat tekshiriladigan yoki keyingi javob yaratish bosqichiga beriladigan material bo‘lib qoladi.

Foydali sinov to‘plamida foydalanuvchilar haqiqatan so‘raydigan savollar va topilishi kerak bo‘lgan sahifalar bor. Noto‘g‘ri yoki yo‘q mosliklarni manba mazmuni va element chegaralari bo‘yicha tekshiring. Natijani kontekstda tekshirish uchun tanlangan parcha yoki rasm bilan to‘liq hujjat identifikatorini saqlang.

#### Kirish limiti va qidiruv artefakti

Serverda taqdim etiladigan, hujjatlashtirilgan xizmat profili har kirish uchun 131 072 tokengacha ko‘rsatadi. Kattaroq manba to‘plamlarini alohida yorliqli kirishlarga bo‘ling va bog‘liqliklarini saqlang. Profilning vektor chiqishi yaratilgan nasriy javob yoki transkript emas; keyingi ilova bosqichi savolga javob berishda topilgan dalildan foydalanishi mumkin.

To‘liq qidiruv artefakti so‘rov, tanlangan manba elementlari va identifikatorlarini bog‘laydi. Keyingi o‘zgarishlarni manba to‘plamidagi o‘zgarishlardan ajratish uchun indeksda ishlatilgan embedding modeli va kirishni tayyorlash usulini saqlang.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`

### Boshlash

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 — qidiruv uchun NVIDIA’ning multimodal embedding modeli. U matn, rasm yoki birlashtirilgan hujjat kirishlarini vektorlarga aylantiradi va jadval, grafik, matn hamda infografika bor hujjatlarda matnli so‘rov orqali qidiruvni qo‘llaydi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn · token\_ids

Natijalar

embedding

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings`

Kirish

`text`, `token_ids`

Chiqish

`embedding`

Kontekst

131 072 tokens

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free | Standart— |
| Maydon`input` | Tur`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 Shartlar: Bo‘sh bo‘lmagan, bir xil turdagi elementlardan iborat paket. Token ID lari manfiy bo‘lmagan butun sonlardir. Kirish budjeti: Eng ko‘p: 131 072 · Matn birligi: UTF8 baytlari · Token birligi: Tokenlar massivi elementlari | Standart— |
| Maydon`encoding_format` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar float | Standartfloat |
| Maydon`dimensions` | Tur`integer` | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
| Maydon`user` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`session_id` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`trace` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options rad etildi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**text\_to\_embedding**

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, input |
| Parametr`input_shapes` | Parametr talablaristring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametr`encoding_format` | Parametr talablarifloat |
| Parametr`dimensions_override` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`max_input_budget_units` | Parametr talablari131072 |
| Parametr`multimodal_objects` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext, token\_ids |

Hayot sikli: `synchronous_json`

Har bir vektorning indeksi va o‘lchamini saqlang.

Model nomida multimodal deyilgani aynan shu yo‘nalishda rasm obyektlariga ruxsat borligini anglatmaydi.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free", "input": ["First document", "Second document"]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

json

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir vektorni indeksi bilan saqlang. Vektorlar soni kirish elementlari soniga teng bo‘lishi va o‘lchamlar bir xil bo‘lishi kerak.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Embedding vazifalari uchun endpoint qo‘shilmaydi.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`object` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`data[].index` | Turinteger |
| Maydon`data[].embedding` | Turfinite float\[\] |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&fmt=embeddings)

FAQ · NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free`: `ctx`: `131072`; `input.budget.maximum`: `131072` (UTF8 baytlari); `input.min_items`: `1`

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.