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NVIDIA: Nemotron 3 Ultra
nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55bNVIDIA: Nemotron 3 Ultra अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
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सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% ज़्यादा 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 $0.00630 है।
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra के बारे में
NVIDIA Nemotron 3 Ultra, NVIDIA की ओर से एक ओपन फ्रंटियर रीज़निंग और ऑर्केस्ट्रेशन मॉडल है। यह एक मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉडल है, जिसमें 550B कुल पैरामीटर्स में से 55B सक्रिय पैरामीटर्स हैं, और यह हाइब्रिड Transformer-Mamba आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। api14 पर मॉडल आईडी nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b है, और यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए इसका उद्देश्य इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेशन के बजाय भाषा संबंधी काम है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 262144 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, बड़ी कोड फ़ाइलों या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त है, और अधिकतम आउटपुट 182520 टोकन है, इसलिए काम को कई कॉल में बाँटे बिना लंबी जनरेशन संभव है। रीज़निंग व्यवहार include_reasoning और reasoning पैरामीटर्स के माध्यम से उपलब्ध होता है, और reasoning_effort से आप नियंत्रित कर सकते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितना आंतरिक विचार लागू करे। टूल कॉलिंग tools और tool_choice के माध्यम से समर्थित है, और structured_outputs के साथ response_format आपको लौटाए गए टेक्स्ट का स्वरूप सीमित करने देते हैं।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट और रीज़निंग बड़े कोडबेस के विश्लेषण, बहु दस्तावेज़ समीक्षा, और शोध कार्यों के लिए उपयुक्त हैं, जहाँ मॉडल को एक साथ कई स्रोत संभालने और उनका मेल बैठाना होता है। टूल कॉलिंग इसे एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए उचित बनाती है, जहाँ मॉडल तय करता है कि कौन से फ़ंक्शन किस क्रम में कॉल करने हैं। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट तब उपयोगी होते हैं जब परिणाम को सीधे किसी अन्य सिस्टम में देना हो, जैसे अनुबंधों से फ़ील्ड निकालना या मशीन द्वारा पढ़ने योग्य सारांश बनाना। बड़ी आउटपुट सीमा उन कार्यों में मदद करती है जो लंबे आर्टिफ़ैक्ट बनाते हैं, जिनमें विस्तृत रिपोर्ट या विस्तारित कोड जनरेशन शामिल हैं।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b का उपयोग करके कॉल करते हैं। अनुरोध सामान्य सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर्स स्वीकार करते हैं: आउटपुट को आकार देने के लिए temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty और repetition_penalty, लंबाई के लिए max_tokens, पुनरुत्पादकता के लिए seed, रोकने के अनुक्रमों के लिए stop, और टोकन स्तर के समायोजन के लिए logit_bias। टूल उपयोग के लिए, tools और tool_choice पास करें। स्ट्रक्चर्ड परिणामों के लिए, response_format और structured_outputs का उपयोग करें। रीज़निंग को reasoning, reasoning_effort और include_reasoning से नियंत्रित किया जाता है। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर केवल बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं।
एक बात ध्यान में रखें कि मॉडल केवल टेक्स्ट है। यदि आपका कार्य इमेज, ऑडियो या अन्य इनपुट मोडैलिटी पर निर्भर है, तो यह मॉडल उसे संभाल नहीं पाएगा, और एक मल्टीमॉडल विकल्प बेहतर उपयुक्त होगा। बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाओं का यह भी अर्थ है कि अनुरोध भारी हो सकते हैं, इसलिए छोटे, सरल प्रॉम्प्ट के लिए एक छोटा मॉडल तेज़ प्रतिक्रिया दे सकता है और संभालने में आसान हो सकता है। टेक्स्ट कार्य के भीतर, हालाँकि, लंबे कॉन्टेक्स्ट, रीज़निंग नियंत्रण, टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का संयोजन डेवलपर की कई ज़रूरतों को कवर करता है।
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra 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-ultra-550b-a55b" 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-ultra-550b-a55b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 2,62,144
- अधिकतम आउटपुट
- 1,82,520
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra API की कीमत कितनी है?
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra की कीमत इनपुट $2.10 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra की context window कितनी है?
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,82,520 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra क्या कर सकता है?
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra 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 Ultra कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo, SpaceXAI: Grok Build 0.1, SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
NVIDIA: Nemotron 3 Ultra कम्युनिटी
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