Nemotron 3.5 Super VL API

nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat

Nemotron 3.5 Super VL は NVIDIA のビジョン言語モデルで、2026 年 10 月 15 日に公開されました。総パラメータ 120B、うちアクティブ 12B の混合エキスパート（MoE）構成です。ここでは、テキスト・画像・動画を受け付ける 1 つのチャットエンドポイントとして提供され、最大 262,144 トークンの入力を読み取り、1 回の応答で最大 262,144 トークンを返せます。ツール、ストリーミング、任意の推論に対応しています。

入力 $0.20出力 $0.50100 万トークンあたりキャッシュ入力 $0.04

モデルを実行 API を見る

リクエストを送信

例は、選択中のエンドポイントの公開パラメーター定義から作っています。API キーとサンプル素材を差し替えて、ご自身のサーバーから送信してください。

SDK・連携

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

API 認証

API キーはサーバーの環境変数 SPICY_API_KEY に保存します。Bearer 認証を使用し、JSON リクエストには Content-Type: application/json を指定してください。

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'

このモデルの入力スキーマから生成した例です。API はどのリクエストも、同じスキーマで検証します。

同じ論理リクエストには同じ Idempotency-Key を使い続けてください。通信が切れた場合は新しいキーで自動再送せず、受理済みリクエストを追跡できるよう request_id を保存します。冪等性は、過去のチャットストリームを再生するものではありません。

入力パラメーター

モデルのパラメーターは、JSON リクエスト本文の model と同じ階層に指定します。このエンドポイントでは input でラップしません。

messagesarray<object>必須

Nemotron 3.5 Super VL にグラフと文書画像の分析の資料を含む会話を順序どおり送ります。Nemotron 3.5 Super VL では、ツールの結果は元の tool_call_id と対応させます。Nemotron 3.5 Super VL — 動画はインラインで送り、メディアの合計は 14 MB までです。

デフォルト値: 指定なし
制約: minItems:1
maxItems:256

messages[].rolestringオブジェクト内で必須

Role of the message author.

デフォルト値: 指定なし
使用可能な値: "system""developer""user""assistant""tool"

messages[].namestring任意

Optional name identifying the speaker within its role.

デフォルト値: 指定なし

messages[].contentstring | array | null任意

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

デフォルト値: 指定なし

{
  "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>任意

Tool calls the assistant requested in this message.

デフォルト値: 指定なし

messages[].tool_call_idstring任意

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

デフォルト値: 指定なし

messages[].reasoning_contentstring任意

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

デフォルト値: 指定なし

{
  "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_formatobject任意

Nemotron 3.5 Super VL にグラフと文書画像の分析の結果をテキストまたは構造化 JSON で求めます。Nemotron 3.5 Super VL では、返された JSON が必要な項目を満たすか確認します。

デフォルト値: 指定なし

tool_choicestring | object任意

Nemotron 3.5 Super VL の tool_choice は auto / none / required / function を受け付けます。Nemotron 3.5 Super VL では、実行結果は呼び出し時の tool_call_id と一緒に返します。

デフォルト値: 指定なし

parallel_tool_callsboolean任意

Nemotron 3.5 Super VL が一度の応答で独立した複数の関数を提案できるかを指定します。各処理の実行はアプリが管理します。

デフォルト値: true

toolsarray<object>任意

Nemotron 3.5 Super VL にグラフと文書画像の分析用の OpenAI 形式の関数定義を最大 128 件渡せます。Nemotron 3.5 Super VL では、引数の検証と処理の実行はアプリで行います。

デフォルト値: 指定なし
制約: maxItems:128

top_pnumber任意

Nemotron 3.5 Super VL の nucleus sampling を調整します。グラフと文書画像の分析を比較するときは top_p と temperature を同時に変えず、影響を切り分けます。

デフォルト値: 指定なし
制約: minimum:0.01
maximum:1

temperaturenumber任意

Nemotron 3.5 Super VL のサンプリングを調整します。グラフと文書画像の分析の評価では、異なる回答傾向が必要な場合を除いて既定値を使います。

デフォルト値: 指定なし
制約: minimum:0
maximum:2

stopstring | array任意

Nemotron 3.5 Super VL の停止文字列を 1 件、または最大 4 件指定します。Nemotron 3.5 Super VL では、一致した停止文字列は最終テキストに含まれません。

デフォルト値: 指定なし
制約: minLength:1
minItems:1
maxItems:4

reasoning_effortstring任意

Nemotron 3.5 Super VL では none, low, medium, high を選べ、既定値は high です。グラフと文書画像の分析で設定を比べ、出力トークンの使用量も確認します。

デフォルト値: "high"
使用可能な値: "none""low""medium""high"

max_tokensinteger任意

Nemotron 3.5 Super VL の max_tokens は既定 4,096、上限 262,144 です。課金対象の思考も含むため、グラフと文書画像の分析の最終回答まで収まる枠を確保します。

デフォルト値: 4096
制約: 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
}

結果を取得

stream が false の場合、完成したチャット応答が直接返ります。choices[].message を読み取ってください。タスクのポーリングは不要です。Server-Sent Events 対応のクライアントでは stream を true にできます。

完了レスポンスの例

{
  "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
  }
}

レスポンス例は構造を示すためのものです。usage はトークン数を示し、実際のトークン数と料金はリクエスト内容によって変わります。

SDK・連携

アプリ、ターミナル、AI アシスタント、ビジュアルワークフローで SpicyAPI を活用。接続ガイドを選んでください。

SDKs

TypeScript · Python · Go · PHP · Java

CLI

ターミナルコマンドと自動化スクリプト。

MCP

Claude Code · Cursor · Codex

Agent Skill

AI アシスタントで再利用できる手順。

n8n

セルフホスト版のコミュニティノードと、n8n Cloud にインポートできる HTTP Request テンプレート。

ComfyUI

ノードで組み立てる画像・動画・音声ワークフロー。

その他の連携

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

すぐ使えるワークフローを見る

これはチャットモデルなので、OpenAI のチャット API が通る場所ならどこでも動きます。クライアントはそのまま、ベース URL を差し替えて、このモデル ID を指定してください。

OpenAI 互換クライアントの向き先を変えるだけ

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

OpenAI のチャット API に対応するツールは同じ方法で使えます。SDK、Vercel AI SDK、LangChain、aider、Cline などに対応します。MCP サーバーと spicyapi CLI は非同期のメディアタスクに対応します。ツールごとの設定は開発者ハブをご覧ください。

SillyTavern やロールプレイアプリで使う

SillyTavern、RisuAI、Agnai など OpenAI 互換の設定があるアプリに、下のベース URL と API キーを貼り付け、モデルに nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat を選んでください。ブラウザーからの呼び出しにも対応しており、このモデルが受け付けないスライダーはエラーにならず無視されます。

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

SillyTavern ガイド RisuAI・Agnai ほか SillyTavern 拡張機能

ComfyUI で使う

ComfyUI Manager か下のコマンドで SpicyAPI ノードをインストールしたら、SpicyAPI Chat ノードで nvidia/nemotron-3.5-super-vl/chat を選ぶと、ComfyUI のグラフの中でこのモデルを使えます。

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

ワークフロー例セットアップガイド GitHub のソース

埋め込みパネルはこのページと同じスキーマを参照するため、API 仕様とのずれを防げます。ドキュメント内の検索対象にする場合は、/api/embed/models/ の JSON を取得して描画してください。

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

パネルを開く

プレイグラウンド

リクエストを送信

API 認証

入力パラメーター

結果を取得

SDK・連携

SillyTavern やロールプレイアプリで使う

ComfyUI で使う