Nemotron Super 49B | NVIDIA Reasoning LLM API

Name: Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 API
Brand: nvidia
Price: 0.1 USD
Availability: InStock

การใช้งาน API

ใช้ตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้เพื่อผสานรวมกับ API ของเรา:

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)

แนะนำโมเดล

Nvidia llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5

nvidia llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
131072 context window for long document handling
Competitive pricing at $0.1/$0.4 per million tokens

Key Features

Context Window: 131072 tokens
Max Output: 4096 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

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

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$0.1
Output	$0.4

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5

API Usage

Python SDK

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

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!"}]
  }'

Notes

Model: nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5
Provider: Nvidia

Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 API

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...

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5

Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 API ราคาเท่าไหร่?+

ราคาบน WaveSpeedAI: $0.10 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $0.40 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต Prompt caching และ batch processing คิดค่าบริการแยกและช่วยลดต้นทุนที่แท้จริงสำหรับภาระงานที่ยาวและทำซ้ำ

Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 มี context window เท่าใด?+

Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 รองรับสูงสุด 131K โทเคนคอนเท็กซ์ และสูงสุด 4K โทเคนเอาต์พุตต่อคำขอ

Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 เข้ากันได้กับ OpenAI หรือไม่?+

ใช่ WaveSpeedAI ให้บริการ Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 ผ่าน endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://llm.wavespeed.ai/v1 ชี้ OpenAI SDK ทางการมาที่ base URL นี้ด้วย API key ของ WaveSpeedAI — ไม่ต้องแก้ไขโค้ดอื่น

จะเริ่มใช้ Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5 ได้อย่างไร?+

ลงชื่อเข้าใช้ WaveSpeedAI สร้าง API key ใน Access Keys จากนั้นส่งคำขอไปยัง https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions พร้อม model id ที่แสดงด้านบน บัญชีใหม่จะได้รับเครดิตฟรีสำหรับทดลองใช้ Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5

ราคา

ลองใช้โมเดล