Nemotron 3.5 Super VL API

nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat

Nemotron 3.5 Super VL ist das Vision-Language-Modell von NVIDIA, veröffentlicht am 15. Oktober 2026 mit 120B Parametern insgesamt und 12B aktiven. Hier ist es ein einziger Chat-Endpunkt, der Text, Bilder und Video annimmt, bis zu 262,144 Tokens Eingabe verarbeitet und bis zu 262,144 Tokens pro Antwort liefert, mit Tools, Streaming und optionalem Reasoning.

Eingabe $0.20Ausgabe $0.50je 1 Mio. TokenEingabe aus dem Cache $0.04

Modell ausführen API ansehen

Anfrage senden

Die Beispiele verwenden die öffentlichen Parameter des gewählten Endpunkts. Ersetzen Sie API-Schlüssel und Beispielmedien und senden Sie die Anfrage von Ihrem Server.

SDKs & Integrationen

POSThttps://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions

API-Authentifizierung

Bewahren Sie den API-Schlüssel serverseitig in der Umgebungsvariablen SPICY_API_KEY auf. Verwenden Sie Bearer-Authentifizierung und für JSON-Anfragen Content-Type: application/json.

Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

Erzeugt aus dem Eingabeschema dieses Modells – genau dem, gegen das die API jede Anfrage prüft.

Behalten Sie für jede logische Anfrage denselben Idempotency-Key. Senden Sie nach einem Verbindungsabbruch nicht automatisch mit einem neuen Key erneut, sondern bewahren Sie die request_id auf, um die angenommene Anfrage zu prüfen. Ein früherer Chat-Stream wird dabei nicht noch einmal ausgeliefert.

Eingabeparameter

Die Modellparameter stehen direkt im JSON-Request-Body auf derselben Ebene wie model. Dieser Endpunkt verwendet kein input-Objekt.

messagesarray<object>Erforderlich

Senden Sie Nemotron 3.5 Super VL die Unterhaltung in zeitlicher Reihenfolge mit den Quellen für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern; ordnen Sie Werkzeugergebnisse ihrer tool_call_id zu.Nemotron 3.5 Super VL — Videos werden inline übertragen; insgesamt sind höchstens 14 MB Mediendaten erlaubt.

Standardwert: Nicht festgelegt
Einschränkungen: minItems:1
maxItems:256

messages[].rolestringIm Objekt erforderlich

Role of the message author.

Standardwert: Nicht festgelegt
Zulässige Werte: "system""developer""user""assistant""tool"

messages[].namestringOptional

Optional name identifying the speaker within its role.

Standardwert: Nicht festgelegt

messages[].contentstring | array | nullOptional

Message content, either plain text or a list of content parts.

Standardwert: Nicht festgelegt

{
  "type": [
    "string",
    "array",
    "null"
  ],
  "items": {
    "oneOf": [
      {
        "type": "object",
        "required": [
          "type",
          "text"
        ],
        "properties": {
          "text": {
            "type": "string"
          },
          "type": {
            "const": "text"
          }
        }
      },
      {
        "type": "object",
        "required": [
          "type",
          "image_url"
        ],
        "properties": {
          "type": {
            "const": "image_url"
          },
          "image_url": {
            "type": "object",
            "required": [
              "url"
            ],
            "properties": {
              "url": {
                "type": "string"
              }
            }
          }
        }
      },
      {
        "type": "object",
        "required": [
          "type",
          "video_url"
        ],
        "properties": {
          "type": {
            "const": "video_url"
          },
          "video_url": {
            "type": "object",
            "required": [
              "url"
            ],
            "properties": {
              "url": {
                "type": "string"
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  },
  "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
}

messages[].tool_callsarray<object>Optional

Tool calls the assistant requested in this message.

Standardwert: Nicht festgelegt

messages[].tool_call_idstringOptional

Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages.

Standardwert: Nicht festgelegt

messages[].reasoning_contentstringOptional

Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation.

Standardwert: Nicht festgelegt

{
  "type": "array",
  "x-ui": {
    "order": 100,
    "widget": "chat-messages",
    "primary": true
  },
  "items": {
    "type": "object",
    "allOf": [
      {
        "if": {
          "required": [
            "reasoning_content"
          ]
        },
        "then": {
          "properties": {
            "role": {
              "const": "assistant"
            }
          }
        }
      }
    ],
    "required": [
      "role"
    ],
    "properties": {
      "name": {
        "type": "string",
        "description": "Optional name identifying the speaker within its role."
      },
      "role": {
        "enum": [
          "system",
          "developer",
          "user",
          "assistant",
          "tool"
        ],
        "type": "string",
        "description": "Role of the message author."
      },
      "content": {
        "type": [
          "string",
          "array",
          "null"
        ],
        "items": {
          "oneOf": [
            {
              "type": "object",
              "required": [
                "type",
                "text"
              ],
              "properties": {
                "text": {
                  "type": "string"
                },
                "type": {
                  "const": "text"
                }
              }
            },
            {
              "type": "object",
              "required": [
                "type",
                "image_url"
              ],
              "properties": {
                "type": {
                  "const": "image_url"
                },
                "image_url": {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "url"
                  ],
                  "properties": {
                    "url": {
                      "type": "string"
                    }
                  }
                }
              }
            },
            {
              "type": "object",
              "required": [
                "type",
                "video_url"
              ],
              "properties": {
                "type": {
                  "const": "video_url"
                },
                "video_url": {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "url"
                  ],
                  "properties": {
                    "url": {
                      "type": "string"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          ]
        },
        "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
      },
      "tool_calls": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "object"
        },
        "description": "Tool calls the assistant requested in this message."
      },
      "tool_call_id": {
        "type": "string",
        "description": "Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages."
      },
      "reasoning_content": {
        "type": "string",
        "description": "Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation."
      }
    },
    "additionalProperties": false
  },
  "maxItems": 256,
  "minItems": 1,
  "description": "Conversation history in order, oldest message first."
}

response_formatobjectOptional

Fordern Sie von Nemotron 3.5 Super VL Text oder strukturiertes JSON für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern an und prüfen Sie das JSON gegen die erwarteten Felder.

Standardwert: Nicht festgelegt

tool_choicestring | objectOptional

Nemotron 3.5 Super VL akzeptiert bei tool_choice auto / none / required / function; geben Sie Ergebnisse mit der ursprünglichen tool_call_id zurück.

Standardwert: Nicht festgelegt

parallel_tool_callsbooleanOptional

Dieser Schalter erlaubt Nemotron 3.5 Super VL, mehrere unabhängige Funktionen in einem Zug vorzuschlagen; Ihre Anwendung steuert weiterhin die Ausführung.

Standardwert: true

toolsarray<object>Optional

Definieren Sie für Nemotron 3.5 Super VL bis zu 128 Funktionen im OpenAI-Format für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern; Ihre Anwendung prüft Argumente und führt die vorgeschlagenen Schritte aus.

Standardwert: Nicht festgelegt
Einschränkungen: maxItems:128

top_pnumberOptional

top_p steuert das Nucleus-Sampling von Nemotron 3.5 Super VL; ändern Sie bei die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern diesen Wert und temperature getrennt, um die Wirkung zu erkennen.

Standardwert: Nicht festgelegt
Einschränkungen: minimum:0.01
maximum:1

temperaturenumberOptional

temperature beeinflusst das Sampling von Nemotron 3.5 Super VL; behalten Sie für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern die Voreinstellung bei, sofern kein anderer Antwortstil benötigt wird.

Standardwert: Nicht festgelegt
Einschränkungen: minimum:0
maximum:2

stopstring | arrayOptional

Beenden Sie die Ausgabe von Nemotron 3.5 Super VL mit einer oder bis zu vier Sequenzen; die erkannte Markierung erscheint nicht im endgültigen Text.

Standardwert: Nicht festgelegt
Einschränkungen: minLength:1
minItems:1
maxItems:4

reasoning_effortstringOptional

Nemotron 3.5 Super VL bietet none, low, medium, high, voreingestellt ist high; vergleichen Sie den Aufwand für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern anhand der verbrauchten Ausgabetoken.

Standardwert: "high"
Zulässige Werte: "none""low""medium""high"

max_tokensintegerOptional

Bei Nemotron 3.5 Super VL ist max_tokens auf 4,096 voreingestellt und auf 262,144 Ausgabetoken begrenzt, einschließlich abrechenbarer Denktoken; planen Sie Platz für die Analyse von Diagrammen und Dokumentbildern ein.

Standardwert: 4096
Einschränkungen: minimum:1
maximum:262144

{
  "type": "object",
  "required": [
    "messages"
  ],
  "x-pricing": {
    "billingMode": "formula",
    "variantFields": []
  },
  "properties": {
    "stop": {
      "type": [
        "string",
        "array"
      ],
      "x-ui": {
        "order": 65,
        "widget": "text",
        "affects_price": false
      },
      "items": {
        "type": "string",
        "maxLength": 32,
        "minLength": 1
      },
      "maxItems": 4,
      "minItems": 1,
      "minLength": 1,
      "description": "Sequences that end the reply as soon as the model writes one; the matched text is not returned."
    },
    "tools": {
      "type": "array",
      "x-ui": {
        "order": 35,
        "widget": "json"
      },
      "items": {
        "type": "object"
      },
      "maxItems": 128,
      "description": "Tool definitions the model may call."
    },
    "top_p": {
      "type": "number",
      "x-ui": {
        "step": 0.01,
        "order": 40,
        "widget": "slider"
      },
      "maximum": 1,
      "minimum": 0.01,
      "description": "Nucleus sampling threshold. Lower values keep only the most likely tokens."
    },
    "messages": {
      "type": "array",
      "x-ui": {
        "order": 100,
        "widget": "chat-messages",
        "primary": true
      },
      "items": {
        "type": "object",
        "allOf": [
          {
            "if": {
              "required": [
                "reasoning_content"
              ]
            },
            "then": {
              "properties": {
                "role": {
                  "const": "assistant"
                }
              }
            }
          }
        ],
        "required": [
          "role"
        ],
        "properties": {
          "name": {
            "type": "string",
            "description": "Optional name identifying the speaker within its role."
          },
          "role": {
            "enum": [
              "system",
              "developer",
              "user",
              "assistant",
              "tool"
            ],
            "type": "string",
            "description": "Role of the message author."
          },
          "content": {
            "type": [
              "string",
              "array",
              "null"
            ],
            "items": {
              "oneOf": [
                {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "type",
                    "text"
                  ],
                  "properties": {
                    "text": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": {
                      "const": "text"
                    }
                  }
                },
                {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "type",
                    "image_url"
                  ],
                  "properties": {
                    "type": {
                      "const": "image_url"
                    },
                    "image_url": {
                      "type": "object",
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      }
                    }
                  }
                },
                {
                  "type": "object",
                  "required": [
                    "type",
                    "video_url"
                  ],
                  "properties": {
                    "type": {
                      "const": "video_url"
                    },
                    "video_url": {
                      "type": "object",
                      "required": [
                        "url"
                      ],
                      "properties": {
                        "url": {
                          "type": "string"
                        }
                      }
                    }
                  }
                }
              ]
            },
            "description": "Message content, either plain text or a list of content parts."
          },
          "tool_calls": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object"
            },
            "description": "Tool calls the assistant requested in this message."
          },
          "tool_call_id": {
            "type": "string",
            "description": "Identifier of the tool call this message answers. Required on tool messages."
          },
          "reasoning_content": {
            "type": "string",
            "description": "Reasoning text from a previous assistant reply, preserved when continuing a tool conversation."
          }
        },
        "additionalProperties": false
      },
      "maxItems": 256,
      "minItems": 1,
      "description": "Conversation history in order, oldest message first."
    },
    "max_tokens": {
      "type": "integer",
      "x-ui": {
        "unit": "tokens",
        "order": 80,
        "widget": "number",
        "advanced": false,
        "affects_price": false
      },
      "default": 4096,
      "maximum": 262144,
      "minimum": 1,
      "description": "Maximum number of tokens to generate in the reply."
    },
    "temperature": {
      "type": "number",
      "x-ui": {
        "order": 50,
        "widget": "slider"
      },
      "maximum": 2,
      "minimum": 0,
      "description": "Sampling temperature. Higher values make the output more varied."
    },
    "tool_choice": {
      "type": [
        "string",
        "object"
      ],
      "x-ui": {
        "order": 30,
        "widget": "json"
      },
      "description": "Controls whether and which tool the model may call."
    },
    "response_format": {
      "type": "object",
      "x-ui": {
        "order": 25,
        "widget": "json"
      },
      "description": "Requested reply format, such as plain text or a JSON object."
    },
    "reasoning_effort": {
      "enum": [
        "none",
        "low",
        "medium",
        "high"
      ],
      "type": "string",
      "x-ui": {
        "order": 70,
        "widget": "radio"
      },
      "default": "high",
      "description": "How much reasoning the model spends before answering."
    },
    "parallel_tool_calls": {
      "type": "boolean",
      "x-ui": {
        "order": 33,
        "widget": "switch",
        "affects_price": false
      },
      "default": true,
      "description": "Whether the model may request more than one tool call in a single turn."
    }
  },
  "x-image-token-limit": 8192,
  "x-input-token-limit": 262144,
  "additionalProperties": false
}

Ergebnis auslesen

Mit stream: false liefert die Anfrage die vollständige Chat-Antwort direkt zurück. Lesen Sie choices[].message; ein Auftrag muss dafür nicht abgefragt werden. Für Clients mit Unterstützung für Server-Sent Events können Sie stream auf true setzen.

Beispiel einer fertigen Antwort

{
  "id": "chatcmpl_example",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1788652800,
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is a concise summary of the release notes."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 32,
    "completion_tokens": 14,
    "total_tokens": 46
  }
}

Die Antwort dient als Strukturbeispiel. usage enthält Tokenzahlen; tatsächlicher Verbrauch und Kosten hängen von der Anfrage ab.

SDKs & Integrationen

Nutzen Sie SpicyAPI in Ihrer App, im Terminal, mit KI-Assistenten oder in visuellen Workflows. Wählen Sie die passende Anleitung.

SDKs

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CLI

Terminalbefehle und Automatisierungsskripte.

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Claude Code · Cursor · Codex

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Wiederverwendbare Anweisungen für Ihren KI-Assistenten.

n8n

Community-Nodes für selbst gehostetes n8n und importierbare HTTP Request-Vorlagen für n8n Cloud.

ComfyUI

Bild-, Video- und Audio-Workflows auf einer Node-Oberfläche.

Weitere Integrationen

SillyTavern Telegram / Discord App proxy OpenAI SDK LangChain Vercel AI SDK

Fertige Workflows entdecken

Ein Chat-Modell: Es läuft überall dort, wo die Chat-API von OpenAI läuft. Client behalten, Base-URL austauschen, dieses Modell über seine ID auswählen.

Jeden OpenAI-kompatiblen Client hierher zeigen lassen

export OPENAI_BASE_URL="https://api.spicyapi.ai/v1"
export OPENAI_API_KEY="$SPICY_API_KEY"

aider --model openai/nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat

Alles, was die OpenAI-Chat-API nutzt, funktioniert auf dieselbe Weise – SDKs, das Vercel AI SDK, LangChain, aider und Cline. Der MCP-Server und die spicyapi-CLI decken asynchrone Medienaufgaben ab. Die Einrichtung der einzelnen Tools finden Sie im Entwicklerbereich.

In SillyTavern und Rollenspiel-Apps nutzen

In SillyTavern, RisuAI, Agnai oder jeder App mit OpenAI-kompatibler Einstellung fügen Sie die Basis-URL unten und Ihren API-Schlüssel ein und wählen nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat als Modell. Aufrufe direkt aus dem Browser sind erlaubt, und Regler, die dieses Modell nicht kennt, werden ignoriert statt abgelehnt.

Base URL: https://api.spicyapi.ai/v1
Model: nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat

SillyTavern-Anleitung RisuAI, Agnai und mehr SillyTavern-Erweiterung

In ComfyUI nutzen

Installieren Sie die SpicyAPI-Nodes über den ComfyUI Manager oder mit dem Befehl unten und wählen Sie im SpicyAPI Chat-Node nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat, um dieses Modell in einem ComfyUI-Graphen zu nutzen.

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/spicyapi-ai/comfyui-spicyapi

Workflow-Beispiele Einrichtungsanleitung Quellcode auf GitHub

Das eingebettete Panel liest dasselbe Schema wie diese Seite und kann daher nicht von der API abweichen. Soll der Inhalt in Ihrer Dokumentation durchsuchbar bleiben, holen Sie stattdessen das JSON unter /api/embed/models/ und rendern es selbst.

<iframe src="https://spicyapi.ai/embed/de/models/nemotron-3-5-super-vl/api?model=nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl%2Fchat" width="100%" height="560" loading="lazy" title="Anfragebeispiel" style="border:1px solid rgba(0,0,0,.12)"></iframe>

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