मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल 300K संदर्भ (~ 30 मिनट वीडियो तक) पर पाठ, छवियों और वीडियो के लिए सटीकता, गति और लागत को संतुलित करता है।
Amazonपाठ निर्माण300K कॉन्टेक्स्टरिलीज 3 दिस॰ 2024स्वामित्व वाला एंडपॉइंटमल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल 300K संदर्भ (~ 30 मिनट वीडियो तक) पर पाठ, छवियों और वीडियो के लिए सटीकता, गति और लागत को संतुलित करता है।
इस नाम से भी जाना जाता है Amazon Nova Pro 1.0
nova-pro-1-0/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/nova-pro-1-0:generateContentamazon-nova-proamazon.nova-pro-v1:0amazon/nova-pronova-prous.amazon.nova-pro-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 Pro 1.0 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-pro-1-0 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-pro-1-0",
"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-pro-1-0",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Nova Pro 1.0 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। |
| latency_optimized | boolean | false | - | थोड़ी गुणवत्ता वाली लागत पर तेज़ रूटिंग पसंद करें। |
| enable_latency_optimized | boolean | false | - | तेजी से प्रतिक्रियाओं के लिए विलंबता-अनुकूलित रूटिंग सक्षम करें, मानक दर के बजाय कैटलॉग विलंबता अनुकूलित दर ($3.00 इनपुट / $12.00 आउटपुट प्रति 1M टोकन) पर बिल किया गया। |
| 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... |
उच्च लागत पर तेजी से प्रतिक्रियाओं के लिए वैकल्पिक विलंबता-अनुकूलित अनुमान।
EmpirioLabs पर Nova Pro 1.0 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $2.40 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; उत्पादन $9.60 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; विलंबता अनुकूलित इनपुट $3.00 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Nova Pro 1.0 300K टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 5,000 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Nova Pro 1.0 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-pro-1-0 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Nova Pro 1.0 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।
