llama-3.3-nemotron-super-49b-v1
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...
Capacità
Modalità
Statistiche rapide
Performance
Parametri supportati
| Parametro | Sempre | Predefinito |
|---|---|---|
| frequency_penalty | (non inviare) | |
| include_reasoning | - | |
| logit_bias | - | |
| max_tokens | - | |
| min_p | - | |
| presence_penalty | (non inviare) | |
| reasoning | - | |
| repetition_penalty | (non inviare) | |
| response_format | - | |
| seed | - | |
| stop | - | |
| temperature | 0.6 | |
| tool_choice | - | |
| tools | - | |
| top_k | (non inviare) | |
| top_p | 0.95 |
Prezzi
| Prezzo di input | $0.00 · 1M token |
| Prezzo di output | $0.00 · 1M token |
| Finestra di contesto | 128K token |
| Endpoint compatibili | openai |
| Provider | NVIDIA |
Chiamare llama-3.3-nemotron-super-49b-v1 dal tuo codice
Punta qualsiasi SDK compatibile con OpenAI a UnoRouter e richiedi il modello per nome. Sostituisci YOUR_API_KEY con una vera chiave dal tuo dashboard.
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",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Domande frequenti
Quanto costa llama-3.3-nemotron-super-49b-v1 per 1M token?
L'input ha un prezzo di $0.00 per 1M token, l'output di $0.00 per 1M token. La fatturazione è per token, nessun arrotondamento alle dimensioni del batch.
Come accedo a llama-3.3-nemotron-super-49b-v1 tramite API?
Invia richieste all'endpoint /v1/chat/completions di UnoRouter con model=llama-3.3-nemotron-super-49b-v1. Qualsiasi libreria client compatibile con OpenAI funziona. L'autenticazione usa un token Bearer standard.
Qual è la finestra di contesto di llama-3.3-nemotron-super-49b-v1?
llama-3.3-nemotron-super-49b-v1 supporta una finestra di contesto di 128K token, condivisa tra il tuo prompt e la risposta del modello.
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