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Language: zh-hant-tw

# NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

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## [NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/)

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B 將多語查詢與段落表示為 2048 維向量，用於搜尋與 RAG。文件記載的系列支援 32,768 個 token 的序列，以及經重新正規化後的縮小向量尺寸。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

Nemotron 3 Embed 1B 是 NVIDIA 用於多語言、跨語言檢索及語意相似度的文字嵌入家族。它將問題或段落轉成稠密向量，供搜尋系統與其他文字表示比較。製造商在三十四種語言及語言變體設定下評估文件所載 1B 版本，包括英文、阿拉伯文、中文、俄文、日文、韓文與 Hinglish。

#### 編碼器與表示

製造商模型卡描述以 Ministral 3 衍生、經剪枝的雙向 Transformer。它約有 11.4 億個參數，透過平均 token 層級表示，為每段文字取得一個嵌入。原生輸出是 2048 維浮點向量。這是檢索表示，不是對被嵌入問題的書面答案。

製造商也支援保留表示的前段，例如 1024 或 512 維。縮短向量在切取後必須重新進行 L2 正規化。請讓搜尋任務的查詢端與語料庫端使用一致的表示長度及正規化。向量長度與輸入序列長度是不同屬性。

#### 查詢與段落準備

文件所載檢索慣例對問題使用 “query:”，對文件文字使用 “passage:”。提供者範例在編碼前套用角色，再以內積比較正規化向量，等同於餘弦相似度。請採用選定流程所期待的準備方式，不要將原始語料庫表示與不同準備方式的查詢混用。

實際集合可包含技術解釋、政策或程式碼相關文件。詢問函式如何處理特定情況的問題，應檢索描述該行為的來源段落或程式碼摘錄。請將識別碼、標題及相關條件和實際段落文字一起保留。向量使候選項可被搜尋；保留的來源才是讀者或後續 RAG 答案階段使用的資料。

#### 較長來源資料

文件所載最大序列長度是 32,768 token。即使模型可容納大量文字，也請刻意選擇段落邊界。完整章節可保留定義與例外，聚焦摘錄可讓具體答案更易檢視。超過模型視窗的輸入需要分塊或截斷，因此不應將省略尾段視為已被表示的內容。

請將每個嵌入項目連結至上層文件及版本。報告應保留問題所關心結論周邊的解釋與章節標題。程式碼搜尋應將函式名稱、相關介面及行為和摘錄一起保留。檢索階段回傳候選項時，便能提供具體來源產物。

#### 家族版本與結果使用

NVIDIA 記載 1B 家族的 BF16 與 NVFP4 版本。量化模型卡表示這兩個版本共用嵌入空間，並建議更換版本時以代表性資料檢查檢索品質。宣告共用表示，是製造商對這個具名配對的說明，不是所有輸出 2048 個值的模型都適用的一般規則。

實用結果是查詢向量，或記錄模型、維度選擇及準備方式的索引來源集合。請將候選文字和識別碼一起回傳，檢視是否提供所需資訊。製造商明確指出，檢索模型不能保證為每個問題找到正確段落；後續重排或答案階段會將候選項作為自己的任務處理。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`

### 入門

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B 將多語查詢與段落表示為 2048 維向量，用於搜尋與 RAG。文件記載的系列支援 32,768 個 token 的序列，以及經重新正規化後的縮小向量尺寸。

接受的輸入

文字 · token\_ids

結果

embedding

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings`

輸入

`text`, `token_ids`

輸出

`embedding`

上下文

32,768 tokens

輸出格式

json

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 nvidia/nemotron-3-embed-1b:free | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 條件: 批次不得為空，且各項目類型須一致。Token ID 須為非負整數。 輸入額度： 最大值: 32,768 · 文字單位: UTF8 位元組 · Token 單位: token 陣列元素 | 預設值— |
| 欄位`encoding_format` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 float | 預設值float |
| 欄位`dimensions` | 類型`integer` | 要求不支援 | 值與限制 最小值: 1 | 預設值— |
| 欄位`user` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`session_id` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`trace` | 類型`json_value` | 要求選填 | 值與限制 條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位；確切的上游語意依模型而異。 | 預設值— |
| 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: provider.options 遭拒絕 | 預設值— |

輸入素材組合

**text\_to\_embedding**

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`input_shapes` | 規格string, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| 參數`encoding_format` | 規格float |
| 參數`dimensions_override` | 規格false |
| 參數`max_input_budget_units` | 規格32768 |
| 參數`multimodal_objects` | 規格false |
| 參數`material_types` | 規格text, token\_ids |

生命週期： `synchronous_json`

保留每個向量的索引與維度。

即使模型名稱標示為多模態，此指定路徑也不接受圖片物件。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · 嵌入向量

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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b:free',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · 嵌入向量

json

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個向量及其索引。向量數量必須與輸入數量相同，且維度必須一致。

##### 需要檢查原始回應時

此流程未引入嵌入向量任務端點。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`object` | 類型string |
| 欄位`model` | 類型string |
| 欄位`data[].index` | 類型integer |
| 欄位`data[].embedding` | 類型finite float\[\] |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&fmt=embeddings)

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `text`, `token_ids` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

適用哪些限制？

`POST /v1/embeddings` · `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free`: `ctx`: `32768`; `input.budget.maximum`: `32768` (UTF8 位元組); `input.min_items`: `1`

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