Nemotron 3 SuperのAPI料金はいくらですか？

FastMetalでは100万トークンあたり入力¥14.28・出力¥67.2（税別）の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。

Nemotron 3 SuperはOpenAI SDKからそのまま使えますか？

はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "nemotron-3-super-120b-a12b" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。

Nemotron 3 Superのコンテキスト長はどのくらいですか？

262,144トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。

Nemotron 3 Superの評価・ランキングは？

公開アリーナの総合カテゴリで208位（ELO 1,360）です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。

Nemotron 3 Superを試すには何が必要ですか？

アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

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NVIDIA

nemotron-3-super-120b-a12b

Nemotron 3 Super

NVIDIA Nemotron 3 Superは、120BパラメータのオープンハイブリッドMoEモデルで、最大計算効率と複雑なマルチエージェントアプリケーションにおける精度のために、わずか12Bパラメータをアクティベートします。ハイブリッドMamba-TransformerMixture-of-Experts アーキテクチャとマルチトークン予測(MTP)に基づいており、主要なオープンモデルと比較して50%以上高いトークン生成を実現します。このモデルは、長期的なエージェント一貫性、ドキュメント間推論、マルチステップタスク計画のための100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。潜在MoEにより、1つの推論コストで4つのエキスパートを呼び出すことができ、インテリジェンスと汎化性能を向上させます。10以上の環境にわたるマルチ環境強化学習トレーニングにより、AIME 2025、TerminalBench、SWE-Bench Verifiedを含むベンチマークで最高精度を実現します。 NVIDIA Open Licenseの下でウェイト、データセット、レシピが完全にオープンであり、Nemotron 3 Superはワークステーションからクラウドまで、どこでも簡単にカスタマイズでき、安全にデプロイできます。

2026/3/11

262,144 トークン

#165 テキスト (spanish)

入力: ¥14.28/M

出力: ¥67.2/M

チャットで試す APIキーを取得

仕様

モダリティ

入力

text

出力

text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty

include_reasoning

max_tokens

min_p

presence_penalty

reasoning

repetition_penalty

response_format

seed

stop

temperature

tool_choice

tools

top_k

top_p

推論設定

既定の動作: 思考オン（強度: medium）
指定できる強度: medium
low
思考のオフ: 可（reasoning.enabled: false）

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持: 不明 — 確認できていません
学習への利用: 学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)617ms

生成速度 (p50)75 トークン/秒

FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です（直近30日・応答開始498回）。

生成速度は1日1回の計測で、直近30日・23回分の中央値です。

応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "nemotron-3-super-120b-a12b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Nemotron 3 Superの実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

**原因** `order["price"]` が文字列（`str`）で、`order["quantity"]` が整数（`int`）であるため、 `order["price"] * order["quantity"]` の演算で Python が「文字列 × 整数」をサポートしていないという `TypeError` が発生しています。データベースから取得したカラムがテキスト型（例：`VARCHAR`, `CHAR`）として返ってきているか、または DB ドライバが数値型を文字列に変換していることが考えられます。 --- **修正方法** 1. **取得した値を数値型に変換してから演算する** 最も直感的かつ安全な方法は、合計を計算する際に `price` を `float`（金額なら `Decimal`）に、`quantity` を `int` にキャストすることです。 2. **可能であれば DB 側で数値型を返すようにスキーマ/ドライバを調整する** カラムの型を `NUMERIC/DECIMAL`（または `FLOAT`）にし、DB ドライバが適切な Python 型（`float`、`Decimal`、`int`）を返すようにすれば、キャストは不要になります。以下に両方のアプローチを示します。 --- ### ① 合計計算時に型変換を入れる（最小限の変更） ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_i…

応答時間 31.4秒出力 1328 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

## レビュー全体の感想 - **型安全性が低い** – `any[]` や `any` が多用されており、コンパイル時に誤りを見逃しやすい。 - **マジックナンバー** – `limit=100` やページ増分の `+1` がハードコードされているため、将来の仕様変更に弱い。 - **エラーハンドリングが absent** – ネットワークエラーや非 2xx レスポンスは無視され、例外が投げられると呼び出し側で捕捉しにくい。 - **可読性の低いループ** – `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` とインデックス管理が目立ち、`filter`/`map` で宣言的に書ける場所がある。 - **状態変数の可変性** – `currentPage` や `hasMore` をループ内で書き換えるスタイルは、副作用が見えにくくなる。 - **URL の組み立て** – テンプレートリテラルでクエリパラメータを文字列連結しているため、特別な文字が入ったときにエンコード漏れのリスクがある。以下では、**可読性・パフォーマンス・ベストプラクティス** の観点から改善ポイントと、具体的なリファクタリング例を示します。 --- ## 改善点のまとめ | カテゴリ | 問題点 | 改善策 | |----------|--------|--------| | **型安全** | `any[]` / `any` | ユーザー情報のインターフェースを定義し、戻り値を `Promise<User[]>` に統…

応答時間 15.7秒出力 2646 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

**問題点の整理** | 現在のクエリ | ボトルネックになりやすいポイント | |--------------|-----------------------------------| | `LEFT JOIN orders o …` + `WHERE o.created_at >= …` | `LEFT JOIN`＋フィルタは実質的に **INNER JOIN** になるが、オプティマイザがそれを認識できず、まずすべての `orders` 行をスキャンしてからフィルタリングしようとする。 | | `LEFT JOIN order_details od …` | `order_details` は巨大な事実テーブルになる可能性が高く、`product_id` だけでなく `order_id` も絞り込むインデックスが欠けているためフルスキャンになる。 | | `LEFT JOIN reviews r …` | `reviews` も同様に `product_id` だけのインデックスがなく、フルスキャンになる。 | | `GROUP BY p.product_name, c.category_name` | 文字列でのグループ化はソート/ハッシュコストが大きい。PK（`id`）でグループ化した方が高速。 | | インデックスが `products(id)` と `orders(order_id)` だけ | 結合キーやフィルタ列 (`created_at`, `status`, `category_id`, `product_id` など) に対するインデックスが欠如してい…

応答時間 88.3秒出力 3148 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

Nemotron 3 SuperのAPI料金はいくらですか？: FastMetalでは100万トークンあたり入力¥14.28・出力¥67.2（税別）の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
Nemotron 3 SuperはOpenAI SDKからそのまま使えますか？: はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "nemotron-3-super-120b-a12b" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
Nemotron 3 Superのコンテキスト長はどのくらいですか？: 262,144トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
Nemotron 3 Superの評価・ランキングは？: 公開アリーナの総合カテゴリで208位（ELO 1,360）です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
Nemotron 3 Superを試すには何が必要ですか？: アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。