nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
Дата выпуска: 2025-10-10
131,072 context · $0.10/M input tokens · $0.40/M output tokens
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...
Оплата по факту использования
Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь
Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим API:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)nvidia llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Nvidia |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 131072 tokens |
| Max Output | 4096 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.4 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
nvidia/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...
Ввод
$0.1 /M
Вывод
$0.4 /M
Контекст
131K
Макс. вывод
4K
Использование инструментов
Поддерживается
Доступ к Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 через наш единый API — совместимость с OpenAI, без холодных стартов, прозрачные цены.
Цены на WaveSpeedAI: $0.10 за миллион входных токенов и $0.40 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.
Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 поддерживает до 131K токенов контекста и до 4K токенов вывода на запрос.
Да. WaveSpeedAI предоставляет Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 через OpenAI-совместимый endpoint по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1. Направьте официальный OpenAI SDK на этот base URL с ключом API WaveSpeedAI — других изменений в коде не требуется.
Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Новые аккаунты получают бесплатные кредиты для оценки Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5.