Nemotron 3 Embed 1B Free API — поиск и токены

Контекст: 32 768токенов
Результат: Векторные представленияформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Официальная карточка NVIDIA описывает модель как text embedding решение примерно на 1B параметров для question-answer retrieval. Опубликованный NVFP4 checkpoint оценивался на 34 языках, в список входят русский и украинский. Наличие языка в оценке не устанавливает одинаковое качество для терминов конкретной компании. Tokenmost показывает route `nvidia/nemotron-3-embed-1b:free` с text input, embeddings output и контекстом 32768. Перед индексом реальный вызов подтверждает dimension, normalization, query/document instructions, truncation, batch, encoding, order, usage и квоту. Характеристики NVFP4 self-hosted версии не приписываются gateway автоматически. Контрольный набор содержит русские вопросы, англоязычные инструкции, смешанные названия продуктов, отрицания и запросы без ответа. Ground truth задаёт допустимые passages и актуальную редакцию документа.

Подготовьте двуязычные passages

Сохраните исходный язык и не заменяйте утверждённую инструкцию машинным переводом. Заголовок и один законченный фрагмент образуют поисковый документ. Region, product, version и access level остаются metadata для фильтрации.

Подтвердите embedding contract

Один batch проверяет длину каждого vector, норму, порядок и обработку пустой строки. После этого создаётся отдельная коллекция с выбранной metric. Любое изменение dimension, instruction или normalization требует новой версии индекса.

Разделите языковые направления

Измеряйте ru→ru, ru→en и en→ru отдельно по Recall@10 и MRR. Добавьте транслитерацию, аббревиатуры и артикулы. Общая средняя метрика не должна скрыть провал межъязычного поиска или редкой продуктовой линии.

Соедините vector и точный поиск

Embeddings находят смысловые формулировки, BM25 удерживает коды ошибок и номера версий, metadata исключает архив. Ответ показывает найденный passage и ссылку. Если основания нет, система не просит генератор придумать инструкцию.

Оцените бесплатный маршрут

Посчитайте tokens первичной базы, ежедневных изменений и queries, vector storage и переиндексацию. Измерьте rate limits и доступность Free route. До production рассчитайте совместимый платный вариант и цену найденного полезного ответа.

Вопросы и ответы

Для чего нужна Nemotron 3 Embed 1B?

Для создания text embeddings и поиска passages по вопросам.

Поддерживает ли она русский?

Русский входит в 34 языка официальной оценки, но свой corpus нужно тестировать.

Какой контекст указан в Tokenmost?

Каталог показывает 32768 токенов; фактическая обработка длины проверяется.

Модель пишет ответ пользователю?

Нет, она возвращает vectors для retrieval.

Free route подходит для production?

Только после проверки квот, стабильности и платного fallback.