Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL API: görsel ve video girdi

Kısa yanıt: model kimliği nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free

LLMTR (llmtr.com), farklı sağlayıcıların dil modellerine tek bir OpenAI uyumlu API ile erişim veren bir gateway'dir. Görsel ve video anlayan ücretsiz bir model arıyorsanız NVIDIA'nın Nemotron 3.5 Super VL modelini burada nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free kimliğiyle, https://llmtr.com/v1 adresindeki /v1/chat/completions uç noktasından çağırabilirsiniz. Fiyat 1 milyon girdi token'ı için de çıktı token'ı için de 0,00 $'dır ve krediden düşüm yapılmaz; kullanım günlük bir kotayla sınırlıdır.

NVIDIA modeli 15 Ekim 2026'da yayımladı ve 120 milyar toplam parametreli, token başına 12 milyar parametresi çalışan bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli olarak tanımlar. Teknik blog, modelin akıl yürütme, talimat izleme ve araç kullanımını metin, görsel, belge ve video anlamayla birleştirdiğini yazar; NVIDIA ağırlıkları açık olarak yayımlar. LLMTR'de bu satırın bağlam penceresi 1.000.000 token'dır ve model yalnızca metinle yanıt verir.

• NVIDIA, Nemotron 3.5 Super VL announcement (NVIDIA Blog) · 2026-10-17
• NVIDIA, Nemotron 3.5 Super VL technical blog · 2026-10-17
• NVIDIA, Nemotron 3.5 Super VL model card (Hugging Face) · 2026-10-17

Ücretsiz görsel ve video anlayan bir model API'si nasıl kullanılır?

llmtr.com'da bir hesap açın, Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun ve onu LLMTR_API_KEY ortam değişkenine yazın. OpenAI istemcisinin base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapıp model olarak nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free verdiğinizde istek biçimi OpenAI'dekiyle aynıdır: mesajın content alanı bir parça listesidir; metin text parçasıyla, görsel image_url parçasıyla, video video_url parçasıyla gider.

Medyayı base64 data URL olarak gönderin: dosyayı okuyup data:image/png;base64, ya da data:video/mp4;base64, önekiyle kodlarsınız. Aşağıdaki örnek aynı soruyu önce bir görsel, sonra kısa bir video için sorar. extra_body ile gönderilen reasoning: false düşünmeyi kapatır; kısa bir açıklama için düşünmeye gerek yoktur. Cevap content alanında, yanıtın neden bittiği finish_reason alanında, token sayıları usage içinde gelir.

reasoning alanı OpenAI SDK'nın kendi parametreleri arasında olmadığı için extra_body ile gönderilir; SDK bu sözlüğü istek gövdesine olduğu gibi ekler. Mevcut bir OpenAI kodunu taşıyorsanız yalnızca üç değer değişir: base_url, api_key ve model dizgesi. SDK anahtarı Authorization: Bearer başlığıyla gönderir; curl ya da başka bir HTTP istemcisi kullanıyorsanız aynı başlığı kendiniz eklersiniz.

OpenAI Python SDK ile nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free modeline önce bir görsel, sonra bir video gönderen ve 429 yanıtında Retry-After başlığını yazdıran örnek.

import base64
import os

from openai import OpenAI, RateLimitError

client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])


def data_url(path, mime):
    # Encode a local file as a base64 data URL.
    with open(path, "rb") as f:
        return f"data:{mime};base64," + base64.b64encode(f.read()).decode()


media_parts = [
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_url("photo.png", "image/png")}},
    {"type": "video_url", "video_url": {"url": data_url("clip.mp4", "video/mp4")}},
]

for part in media_parts:
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free",
            messages=[{
                "role": "user",
                "content": [{"type": "text", "text": "Describe what you see in two sentences."}, part],
            }],
            max_tokens=1024,
            # Reasoning is on by default; switch it off for a short description.
            extra_body={"reasoning": False},
        )
        choice = response.choices[0]
        print(choice.message.content)
        print(choice.finish_reason, response.usage)
    except RateLimitError as err:
        print("Limit reached, Retry-After:", err.response.headers.get("retry-after"))

Görsel ve video girdisinde dikkat edilecekler

Bir mesajda metin ve medya parçaları birlikte bulunabilir; soruyu text parçası olarak medyanın yanına yazın. Model kartı kısa video okuduğunu söyler: uzun bir kaydın tamamını göndermek yerine ilgilendiğiniz bölümü kesip gönderin. Ses girdisi bu satırda yoktur; input_audio parçası içeren istek HTTP 400 unsupported_input döner. Model görsel ya da video üretmez, yalnızca metinle yanıt verir.

1.000.000 token'lık pencere, uzun belgeleri ve uzun konuşma geçmişlerini medyayla aynı istekte taşımaya yer bırakır; istem ile max_tokens toplamı bu değeri aşmamalıdır. LLMTR model kartı JSON nesne modunu ve JSON Schema çıktısını da listeler. Bir fiş ya da fatura görselinden tarih, toplam tutar ve satıcı adı gibi alanlar çıkarıyorsanız response_format alanında json_schema ile bir şema verin, dönen metni JSON olarak ayrıştırın ve beklediğiniz alanların geldiğini kendi kodunuzda kontrol edin. Şema gerekmeyen işlerde json_object yeterlidir.

Düşünme modu: varsayılan açık, istek bazında kapanır

Hiçbir parametre göndermeseniz model cevap vermeden önce adım adım düşünür. Düşünme izi cevaptan ayrı olarak message.reasoning_content alanında döner ve bu token'lar completion_tokens içinde sayılır. Satır ücretsiz olduğu için bu token'lar size bir şey ödetmez, ama max_tokens düşünmeyi ve cevabı birlikte kapsar. Düşünme açıkken bütçeyi birkaç bin token tutun; finish_reason değeri length olan yanıt tamamlanmamıştır.

Düşünmeyi kapatmanın iki yolu vardır: istek gövdesine reasoning: false eklemek ya da model kimliğinin sonuna :fast soneki koymak (nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free:fast). :think soneki düşünmeyi açık tutar. reasoning_effort bu satırda desteklenmez ve alanı gönderen istek HTTP 400 invalid_request döner; kullandığınız kütüphane bu alanı kendiliğinden ekliyorsa kapatın. Düşünme izini kullanıcıya göstermeniz gerekmez: cevabı content alanından alın, reasoning_content alanını yalnızca bir yanıtın neden beklediğiniz gibi çıkmadığını incelerken okuyun.

Kullanım sınırı, HTTP 429 ve veri notu

Satır günlük kullanım kotasıyla ücretsiz sunulur. HTTP 429, ücretsiz kullanım sınırlarından birine ulaşıldığını bildirir; bu sınır günlük ya da dakika başına olabilir ve yanıt Retry-After başlığını taşır. İstemciniz başlıktaki süre kadar bekleyip isteği yeniden göndermelidir; örnekteki except bloğu bu başlığı yazdırır. Çok sayıda görseli toplu işliyorsanız istekleri aynı anda göndermek yerine aralıklı gönderin ve 429 alan isteği kuyruğun sonuna ekleyin.

Model kartının veri notu açıktır: gönderdiğiniz metin, görsel ve videolar sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilebilir ve modeli geliştirmek için kullanılabilir. Bu satıra hassas, kişisel ya da müşteri verisi göndermeyin. Görselleri ve videoları buna göre seçin; ekran görüntülerinde ad, e-posta ya da hesap bilgisi kalmadığından emin olun.

Nemotron Nano 12B V2 VL kullanıyorsanız

Ücretsiz nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl satırı 24 Ağustos 2026'da kapandı. Bu kimliğe gelen istekler HTTP 410 model_retired döner ve hata mesajı halef olarak nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free kimliğini gösterir. Geçişte model dizgesi değişir; image_url parçaları aynı kalır.

Yeni satır da ücretsizdir; görselin yanında video da kabul eder ve bağlam penceresi 128K yerine 1.000.000 token'dır. Daha büyük bir modeldir ve varsayılan olarak düşünür; eski satırla aynı kısa cevapları bekliyorsanız reasoning: false gönderin ya da model kimliğine :fast ekleyin. Düşünmeyi açık bıraktığınız işlerde max_tokens değerini eskisinden yüksek tutun.

Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL'ye görsel ve video gönderme

API anahtarı oluşturun, medyayı base64 data URL olarak kodlayın ve nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free ile https://llmtr.com/v1 adresine istek gönderin.

1. API anahtarı. llmtr.com'da hesap açın, Dashboard > API Anahtarları altında bir anahtar oluşturun ve onu LLMTR_API_KEY ortam değişkeninde saklayın.
2. Medyayı kodlayın. Görseli data:image/png;base64, videoyu data:video/mp4;base64, önekiyle base64 data URL'ye çevirin ve image_url ya da video_url parçasına koyun.
3. İsteği gönderin. OpenAI SDK'da base_url değerini https://llmtr.com/v1 yapın, model olarak nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free yazın ve sorunuzu medya parçasıyla birlikte gönderin.

Sık sorulan sorular

Nemotron 3.5 Super VL gerçekten ücretsiz mi?

nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free satırında fiyat 1 milyon girdi ve çıktı token'ı başına 0,00 $'dır ve krediden düşüm yapılmaz. Kullanım günlük bir kotayla sınırlıdır; sınıra ulaşıldığında HTTP 429 ve Retry-After başlığı döner.

Bu modele video nasıl gönderilir?

Videoyu base64 data URL olarak kodlayıp mesajın content listesine type değeri video_url olan bir parça olarak ekleyin ve sorunuzu aynı mesaja text parçası olarak yazın. Model kartı kısa video okuduğunu söyler; ses girdisi desteklenmez.

Nemotron 3.5 Super VL'de düşünme nasıl kapatılır?

İstek gövdesine reasoning: false ekleyin ya da model kimliğini nvidia/nemotron-3.5-super-vl-free:fast olarak yazın. reasoning_effort bu satırda desteklenmez ve HTTP 400 döndürür.

İlgili yazılar

• Ücretsiz Nemotron 3.5 Super VL ile araç çağıran ajan
• Nemotron 3.5 Super VL: ücretsiz ve ücretli satır farkı
• Ekim 2026'da LLMTR'ye eklenen modeller: tablo ve rehber

• Nemotron 3.5 Super VL (Ücretsiz) model sayfası
• Nemotron 3.5 Super VL dokümantasyonu
• Chat Completions dokümantasyonu
• Hata kodları