एक 1M संदर्भ (लंबी डॉक्स और ~ 90 मिनट क्लिप) पर पाठ, छवियों, दस्तावेजों और वीडियो के लिए फास्ट, लागत प्रभावी मल्टीमॉडल तर्क मॉडल।
Amazonटेक्स्ट जनरेशन1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 2 दिस॰ 2025स्वामित्व वाला एंडपॉइंटएक 1M संदर्भ (लंबी डॉक्स और ~ 90 मिनट क्लिप) पर पाठ, छवियों, दस्तावेजों और वीडियो के लिए फास्ट, लागत प्रभावी मल्टीमॉडल तर्क मॉडल।
इस नाम से भी जाना जाता है Amazon Nova Lite 2, Nova-Lite-2
nova-lite-2/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/nova-lite-2:generateContentamazon-nova-lite-2amazon/nova-lite-2us.amazon.nova-2-lite-v1:0EmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Nova Lite 2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id nova-lite-2 उपयोग करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "nova-lite-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="nova-lite-2",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Nova Lite 2 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 से 2 | नमूना तापमान। 0 = नियतात्मक, 2 = अधिकतम यादृच्छिकता। |
| top_p | number | 0.9 | 0 से 1 | नाभिक नमूनाकरण संभाव्यता द्रव्यमान। निचला = अधिक केंद्रित। |
| max_tokens | number | 4096 | 1 से 65536 | प्रतिक्रिया में अधिकतम टोकन। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_reasoning | boolean | true | - | मॉडल के रीजनिंग मोड को सक्षम करें। धीमा लेकिन बहु-चरणीय समस्याओं में सुधार करता है। |
| enable_thinking | boolean | true | - | अंतिम उत्तर से पहले विस्तारित तर्क सक्षम करें। enable_reasoning का उपनाम। |
| reasoning_effort | enum | medium | low, medium, high | रीजनिंग प्रयास स्तर (निम्न | मध्यम | उच्च)। उच्च = अधिक सोचने का समय। |
| reasoning | string | - | - | प्रतिक्रियाएं एपीआई तर्क ऑब्जेक्ट: {"प्रयास":"low|medium|high"} |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON ऑब्जेक्ट (JSON मोड) के रूप में लौटाएं। अपने प्रॉम्प्ट में उन फ़ील्ड का वर्णन करें जिन्हें आप चाहते हैं। |
| web_search_linkup | boolean | false | - | लिंकअप द्वारा संचालित वैकल्पिक वेब खोज। सक्षम होने पर, हाल के वेब स्रोतों को आपके नवीनतम उपयोगकर्ता संदेश को क्वेरी के रूप में उपयोग करके पुनर्प्राप्त किया जाता है और मॉडल को अतिरिक्त संदर्भ के रूप में प्रदान किया जाता है। मॉडल की सामान्य टोकन लागत के शीर्ष पर लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम। |
| disable_formatting | boolean | false | - | सक्षम होने पर, गेटवे "स्रोत" पाद लेख को सहायक प्रतिक्रियाओं में नहीं जोड़ेगा जो लिंकअप वेब खोज का उपयोग करते हैं। उपयोगी जब मॉडल आउटपुट को किसी अन्य सिस्टम में पाइप... |
रीजनिंग निशान AWS से उजागर नहीं हैं। वीडियो अपलोड करने के लिए ~1 जीबी.
EmpirioLabs पर Nova Lite 2 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $0.38 प्रति 1M शीघ्र टोकन; उत्पादन $3.16 प्रति 1M उत्पन्न टोकन; कैश्ड इनपुट $0.2128 प्रति 1M टोकन। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Nova Lite 2 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 32,000 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Nova Lite 2 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id nova-lite-2 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Nova Lite 2 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
