NVIDIA: llama-3.3-nemotron-super-49b-v1:free
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 is a large language model (LLM) optimized for advanced reasoning, conversational interactions, retrieval-augmented generation (RAG), and tool-calling tasks. Derived from Meta's Llama-3.3-70B-Instruct, it employs a Neural Architecture Search (NAS) approach, significantly enhancing efficiency and reducing memory requirements. This allows the model to support a context length of up to 128K tokens and fit efficiently on single high-performance GPUs, such as NVIDIA H200. Note: you must include detailed thinking on in the system prompt to enable reasoning. Please see Usage Recommendations for more.
Prezzi
Statistiche rapide
Performance
Parametri supportati
Tutti i provider = supportato da ogni upstream che serve questo modello. Alcuni provider = dipende dall'upstream che gestisce la richiesta. Predefinito = il valore inviato quando non lo imposti.
| Parametro | Provider | Predefinito |
|---|---|---|
| frequency_penalty | Tutti i provider | Non inviato per impostazione predefinita |
| include_reasoning | Tutti i provider | - |
| logit_bias | Tutti i provider | - |
| max_tokens | Tutti i provider | - |
| min_p | Tutti i provider | - |
| presence_penalty | Tutti i provider | Non inviato per impostazione predefinita |
| reasoning | Tutti i provider | - |
| repetition_penalty | Tutti i provider | Non inviato per impostazione predefinita |
| response_format | Tutti i provider | - |
| seed | Tutti i provider | - |
| stop | Tutti i provider | - |
| temperature | Tutti i provider | 0.6 |
| tool_choice | Tutti i provider | - |
| tools | Tutti i provider | - |
| top_k | Tutti i provider | Non inviato per impostazione predefinita |
| top_p | Tutti i provider | 0.95 |
Domande frequenti
Quanto costa llama-3.3-nemotron-super-49b-v1:free 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:free tramite API?
Invia richieste all'endpoint /v1/chat/completions di UnoRouter con model=llama-3.3-nemotron-super-49b-v1:free. 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:free?
llama-3.3-nemotron-super-49b-v1:free supporta una finestra di contesto di 128K token, condivisa tra il tuo prompt e la risposta del modello.
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