llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 is a 49B-parameter, English-centric reasoning/chat model derived from Meta’s Llama-3.3-70B-Instruct with a 128K context. It’s post-trained for agentic workflows (RAG, tool calling) via SFT across math, code, science, and...
क्षमताएं
मोडेलिटी
त्वरित आंकड़े
प्रदर्शन
समर्थित पैरामीटर
| पैरामीटर | हमेशा | डिफ़ॉल्ट |
|---|---|---|
| frequency_penalty | (नहीं भेजें) | |
| include_reasoning | - | |
| logit_bias | - | |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | |
| presence_penalty | (नहीं भेजें) | |
| reasoning | - | |
| repetition_penalty | (नहीं भेजें) | |
| response_format | - | |
| seed | - | |
| stop | - | |
| temperature | 0.6 | |
| tool_choice | - | |
| tools | - | |
| top_k | (नहीं भेजें) | |
| top_p | 0.95 |
मूल्य निर्धारण
| इनपुट मूल्य | $0.00 · 1M टोकन |
| आउटपुट मूल्य | $0.00 · 1M टोकन |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 131.1K टोकन |
| संगत एंडपॉइंट्स | openai |
| वेंडर | NVIDIA |
अपने कोड से llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 कॉल करें
किसी भी OpenAI-संगत SDK को UnoRouter पर इंगित करें और नाम से मॉडल का अनुरोध करें। YOUR_API_KEY को अपने डैशबोर्ड से एक वास्तविक key से बदलें।
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 की 1M टोकन के लिए कितनी लागत है?
इनपुट की कीमत 1M टोकन के लिए $0.00 है, आउटपुट 1M टोकन के लिए $0.00। बिलिंग प्रति टोकन होती है, बैच आकारों के लिए कोई rounding नहीं।
मैं llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 को API के माध्यम से कैसे एक्सेस करूँ?
model=llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 के साथ UnoRouter /v1/chat/completions एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजें। कोई भी OpenAI-संगत क्लाइंट लाइब्रेरी काम करती है। प्रमाणीकरण एक मानक Bearer टोकन का उपयोग करता है।
llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?
llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5 131.1K टोकन की एक कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है, जो आपके prompt और मॉडल की प्रतिक्रिया के बीच साझा होती है।
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