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NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning262K14 दिस॰ 2025 को जोड़ा गया

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NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 87% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000630 है।

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B के बारे में

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B एक छोटा भाषा मॉडल है जिसे NVIDIA ने अपने Nemotron परिवार के हिस्से के रूप में बनाया है। नाम इसकी आर्किटेक्चर को दर्शाता है: एक mixture-of-experts डिज़ाइन जिसमें कुल मिलाकर लगभग 30 बिलियन पैरामीटर हैं और प्रति टोकन लगभग 3 बिलियन सक्रिय होते हैं, जिसे NVIDIA उच्च कंप्यूट दक्षता और सटीकता देने वाला बताता है। यह एक टेक्स्ट मॉडल है जो विशेष एजेंटिक AI सिस्टम बनाने वाले डेवलपर्स के लिए लक्षित है, और इसे प्रदाता ने 14 दिसंबर 2025 को जारी किया था।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन के साथ, इसलिए यह एक ही अनुरोध में बहुत लंबे इनपुट स्वीकार कर सकता है और लंबे कम्प्लीशन उत्पन्न कर सकता है। साधारण जनरेशन के साथ-साथ, समर्थित पैरामीटर reasoning और structured output को प्रमुख विशेषताओं के रूप में दर्शाते हैं: reasoning और include_reasoning दोनों स्वीकार किए जाते हैं, साथ ही response_format, structured_outputs और tools भी। सैंपलिंग और डिकोडिंग नियंत्रणों में temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, frequency_penalty, presence_penalty, stop, seed और logit_bias शामिल हैं, साथ ही टोकन स्तर की संभावनाओं के निरीक्षण के लिए logprobs और top_logprobs भी।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक कार्यभारों की ओर संकेत करती हैं। बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त है, जैसे बड़े कोडबेस या रिपोर्ट संग्रहों पर सारांशीकरण, निष्कर्षण और प्रश्न उत्तर, बिना आक्रामक चंकिंग के। एजेंटिक स्थिति, टूल कॉलिंग और structured outputs के साथ मिलकर, उन पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त है जहां मॉडल तय करता है कि कौन से टूल को invoke करना है और मशीन-पठनीय परिणाम लौटाता है, उदाहरण के लिए डेटा एनरिचमेंट, रिट्रीवल ऑर्केस्ट्रेशन या मल्टी स्टेप ऑटोमेशन। reasoning नियंत्रण उन कार्यों के लिए उपयोगी हैं जहां आप मॉडल की मध्यवर्ती सोच को उसके अंतिम उत्तर से अलग रखना चाहते हैं, जैसे विश्लेषण, योजना या डिबगिंग। चूंकि यह एक छोटा, दक्षता-केंद्रित मॉडल है, यह उच्च मात्रा वाले टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जहां थ्रूपुट शिखर क्षमता से अधिक मायने रखता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI स्कीमा का पालन करता है, मानक chat completions शैली के अनुरोध काम करते हैं, और आप अनुरोध बॉडी में ऊपर सूचीबद्ध कोई भी पैरामीटर पास कर सकते हैं, जिसमें फंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice, संरचित प्रतिक्रियाओं के लिए response_format, और आउटपुट लंबाई सीमित करने के लिए max_tokens शामिल हैं। स्ट्रीमिंग और लॉगिंग विकल्प गेटवे पर अन्य मॉडलों की तरह ही व्यवहार करते हैं।

यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है। यह छवि या ऑडियो इनपुट स्वीकार नहीं करता, इसलिए मल्टीमॉडल कार्यों के लिए एक अलग मॉडल आवश्यक है, और प्रदाता का विवरण इसे सामान्य फ्लैगशिप के बजाय विशेष एजेंटिक सिस्टम के लिए स्थित करता है। यदि किसी कार्यभार को विज़न, अन्य इनपुट मोडालिटी, या किसी बड़े मॉडल का व्यापक ज्ञान चाहिए, तो विकल्पों पर विचार करें; लंबे कॉन्टेक्स्ट, reasoning-भारी या टूल-संचालित टेक्स्ट पाइपलाइनों के लिए, इस मॉडल का 262,144 टोकन विंडो, टूल समर्थन और कुशल MoE आर्किटेक्चर का संयोजन ही इसे चुनने का कारण है।

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B API की कीमत कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B की कीमत इनपुट $0.21 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B की context window कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B क्या कर सकता है?: NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch), OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch), OpenAI: GPT-6 Luna (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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