The Llama Nemotron Embed VL 1B V2 embedding model is optimized for multimodal question-answering retrieval. The model can embed 'documents' in the form of image, text, or image and text...
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="ig-•••",
)
resp = client.embeddings.create(
model="nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
input="Текст для векторизации",
)
print(resp.data[0].embedding[:8])modelstringобязательныйinputstring | string[]обязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumberseedintegerГенерация медиа (аудио/изображения) тарифицируется по фактической стоимости провайдера — итоговая цена хода видна в чате сразу после ответа.