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NVIDIA

nemotron-nano-9b-v2

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 is a large language model (LLM) trained from scratch by NVIDIA, and designed as a unified model for both reasoning and non-reasoning tasks. It responds to user queries and...

TextReasoningToolsOpen Weights131.1K
InputGratis
OutputGratis
Kontext131.1K
Endpunkteopenai

Funktionen

ReasoningToolsStrukturiert

Modalitäten

Eingabe
text
Ausgabe
text

Kurzstatistik

Kontextfenster131.1K
Max. Ausgabe16.4K
TokenizerOther
Wissensstand2025
Ablauf2026
Quantisierungbf16

Leistung

Lade Leistungsdaten...

Unterstützte Parameter

ParameterImmerStandard
frequency_penalty(nicht senden)
include_reasoning-
logit_bias-
max_tokens-
min_p-
presence_penalty-
reasoning-
repetition_penalty-
response_format-
seed-
stop-
temperature(nicht senden)
tool_choice-
tools-
top_k-
top_p(nicht senden)
§ 01

Preise

Input-Preis$0.00 · 1M Tokens
Output-Preis$0.00 · 1M Tokens
Kontextfenster131.1K Tokens
Kompatible Endpunkteopenai
AnbieterNVIDIA
§ 02

nemotron-nano-9b-v2 aus deinem Code aufrufen

Richte jedes OpenAI-kompatible SDK auf UnoRouter aus und frage das Modell per Namen an. Ersetze YOUR_API_KEY durch einen echten Schlüssel aus deinem Dashboard.

bash
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nemotron-nano-9b-v2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Melde dich an, um deinen API-Key automatisch einzutragen

§ 03

Häufige Fragen

Was kostet nemotron-nano-9b-v2 pro 1M Tokens?

Input kostet $0.00 pro 1M Tokens, Output $0.00 pro 1M Tokens. Abrechnung erfolgt pro Token, ohne Aufrundung auf Batch-Größen.

Wie greife ich per API auf nemotron-nano-9b-v2 zu?

Sende Anfragen an den UnoRouter-Endpunkt /v1/chat/completions mit model=nemotron-nano-9b-v2. Jede OpenAI-kompatible Client-Bibliothek funktioniert. Die Authentifizierung erfolgt über einen Standard-Bearer-Token.

Wie groß ist das Kontextfenster von nemotron-nano-9b-v2?

nemotron-nano-9b-v2 unterstützt ein Kontextfenster von 131.1K Tokens, aufgeteilt zwischen deinem Prompt und der Modellantwort.

§ 04

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