api14
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NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

nvidia/nemotron-3-embed-1b:free
埋め蟌み入力: text33K2026/07/16に远加
プレむグラりンドで開くNVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)のAPIキヌを取埗

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NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)の抂芁

  • コンテキストりィンドりは32,768トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)に぀いお

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B は、NVIDIA によるオヌプンなテキスト埋め蟌みモデルです。Nemotron 3 ファミリヌに属し、api14 䞊で識別子 nvidia/nemotron-3-embed-1b:free ずしお無料モデルずしお配垃されおいたす。NVIDIA はこれを生成チャットモデルではなく埋め蟌みモデルずしお䜍眮付けおおり、その圹割はテキストを保存、比范、怜玢できるベクトルに倉換するこずです。プロバむダヌによっお 2026-07-16 にリリヌスされたした。

このモデルは、唯䞀の入力モダリティずしおテキストを受け取り、唯䞀の出力モダリティずしお埋め蟌みを生成したす。コンテキスト長は 32768 トヌクンで、これは 1 回のリク゚ストで枡せるテキスト量であり、最倧出力は 29491 です。出力は生成された文章ではなくベクトル衚珟であるため、ここにはチャット補完の挙動はありたせん。テキストを送信するず数倀の埋め蟌みが返されたす。このモデルは高スルヌプット、䜎レむテンシの怜玢に最適化されおいるず説明されおおり、それが最も適する甚途を圢䜜っおいたす。

これらの特性は、かなり特定の甚途矀を瀺しおいたす。゚ンタヌプラむズ怜玢は明らかな䟋です。文曞コヌパスを䞀床埋め蟌み、リク゚スト時にナヌザヌク゚リを埋め蟌み、ベクトル類䌌床でランク付けしたす。同じ仕組みが怜玢拡匵生成を支えおおり、そこでは埋め蟌みが、別の蚀語モデルが埌で読むパッセヌゞを遞択したす。コヌド怜玢も適合したす。゜ヌスファむルず自然蚀語ク゚リの䞡方を同じ空間に埋め蟌めるからです。゚ヌゞェント怜玢も圓おはたり、゚ヌゞェントがタスクを進める䞭で玠早く繰り返し調べる必芁がある堎合に䜿えたす。これらすべおのケヌスで、このモデルは最終的な答えを曞くものではなく、より倧きなパむプラむンの構成芁玠です。

モデル id nvidia/nemotron-3-embed-1b:free を䜿甚しお、api14 の OpenAI 互換 API を通じお呌び出したす。゚ンドポむントは OpenAI の埋め蟌み圢匏に埓うため、input フィヌルドにテキストを送信し、応答ずしおベクトルを受け取りたす。したがっお、既存の OpenAI クラむアントラむブラリず埋め蟌みコヌドは、通垞、ベヌス URL ずモデル名を倉曎するだけで動䜜したす。このモデルは远加の察応パラメヌタを蚘茉しおいないため、暙準の埋め蟌みリク゚ストが提䟛する以䞊の調敎ノブを期埅すべきではありたせん。各リク゚ストは 32768 トヌクンのコンテキスト制限内に収めおください。

実甚䞊の考慮点の 1 ぀は、これが埋め蟌みモデルであるため、テキストを生成したり、䌚話を保持したり、質問に盎接答えたりしないこずです。芁玄、掚論、察話が必芁な堎合は、代わりに生成モデルが必芁であり、このモデルはそれず䜵甚するのが最適です。たた、無料枠は、倧芏暡なむンデックス䜜成䜜業に着手する前に怜玢パむプラむンを詊䜜するための劥圓な遞択肢になりたす。

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"nvidia/nemotron-3-embed-1b:free"に蚭定したす。
import OpenAI from "openai";

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

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

仕様

コンテキスト長
32,768
最倧出力
29,491
入力
text
出力
embeddings

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)よくある質問

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) APIの料金は
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)は無料で呌び出せたすトヌクンあたり$0。無料版は䞊流のレヌト制限がより厳しいため、テストや少量の凊理に䜿っおください。
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)のコンテキストりィンドりは
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)は1リク゚ストあたり最倧32,768トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧29,491トヌクンを出力したす。
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)で䜕ができたすか
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)はtextを入力ずしお受け付け、embeddingsを返したす。
コヌドからNVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)を呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"nvidia/nemotron-3-embed-1b:free"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)の代替モデルは
同皋床の料金の埋め蟌みモデルNVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free), NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free), LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

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新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)に぀いお最初のトピックを立おたしょう。