開発者ゾーンに戻る公式価格 公式価格 公式価格 公式価格
NVIDIA モデル
NVIDIA の全 4 モデルを、詳細な価格、長所・短所、開発者向け推奨事項とともにご覧いただけます。
4
モデル
$0.050
最安入力
1M
最大コンテキスト
3
品質ティア
クイック推奨
ベストバリュー: Nemotron-3-4B ($0.050/1M)
最高品質: Nemotron-3-Ultra
Nemotron-3-Ultra
Flagshipエージェント推論、オーケストレーション、複雑な計画
使用するタイミング: フロンティアエージェントワークロード: マルチステップ計画、ツールオーケストレーション、複雑な推論チェーン、プロダクションエージェント展開。
アップグレードのポイント
- ◆550B MoE (55Bアクティブ) — オープンフロンティア推論モデル
- ◆ハイブリッドMamba-Transformer: 300+ tok/s、1Mコンテキスト
- ◆エージェントオーケストレーションとツール呼び出しに特化
- ◆オープンウェイト: NeMo、NIM、またはセルフホスティングで展開
- ◆$0.50/1M入力 — オープンモデル価格でフロンティア性能
入力価格
$0.500
per 1M tokens
出力価格
$2.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.130
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 32,768 tokens
知識のカットオフ: 2026-04
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- 550B総/55Bアクティブ — オープンフロンティア推論
- ハイブリッドMamba-Transformer-MoEアーキテクチャ
- 長期エージェントタスク向け1Mコンテキスト
- 毎秒300+トークンのスループット
- NeMoカスタマイズ可能なオープンウェイト
短所
- ビジョン非対応
- 55Bアクティブパラメータはセルフホスティングにかなりの計算リソースが必要
- OpenAI/Anthropicと比較して小規模なエコシステム
パフォーマンス
出力速度~90 tok/s
レート制限5,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
88.5%
MT-Bench
9.4
BFCL
78.2%
AgentBench
72.6%
Nemotron-3-Nano-Omni
Liteマルチモーダルエージェント、動画/音声/画像理解、エッジ展開
使用するタイミング: エッジでのリアルタイム動画、音声、画像理解を必要とするマルチモーダルAIエージェント。ドキュメントインテリジェンス、画面共有によるカスタマーサポート、視聴覚コンテンツ分析。
アップグレードのポイント
- ◆初のNVIDIAオムニモデル: ビジョン + 音声 + 言語を統合
- ◆30B-A3B MoE — JetsonおよびDGX Sparkに展開可能
- ◆9倍のスループット: 同じパフォーマンスでより少ないリソース
- ◆GUIエージェント向けネイティブ1080p画面推論
- ◆オープンウェイト: NeMoでドメインタスクにカスタマイズ
入力価格
$0.100
per 1M tokens
出力価格
$0.400
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 262K
最大出力: 8,192 tokens
知識のカットオフ: 2026-04
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- オムニモーダル: 動画 + 音声 + 画像 + テキストを1つのモデルで
- 合計30B / アクティブ3B — 25GB RAMで動作
- 同等のオープンオムニモデルと比較して9倍のスループット
- 商用利用権付きのオープンウェイト
- ネイティブ1920x1080の視覚的推論
短所
- アクティブパラメータ3Bにより複雑な推論が制限される
- 最大出力8K
- より小さいコンテキストウィンドウ (256K)
パフォーマンス
出力速度~200 tok/s
レート制限15,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
71.2%
MMMU
65.8%
OSWorld
42.3%
DocVQA
92.1%
Nemotron-3-8B
Mid-tier合成データ生成、報酬モデリング
使用するタイミング: 合成トレーニングデータの生成、RLHFのための報酬モデリング、NVIDIAエコシステムのワークフローに適しています。
アップグレードのポイント
- ◆合成データ生成専用設計 — 他のモデルをトレーニング可能
- ◆強力な報酬モデル: GPT-4ジャッジよりも優れた応答ランキング
- ◆NVIDIA NIMデプロイメント — GPU上で最適化された推論
- ◆NeMoフレームワークによるファインチューニング
- ◆$0.10/1M入力 — 大規模データ生成にコスト効率が高い
入力価格
$0.100
per 1M tokens
出力価格
$0.400
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 128K
最大出力: 4,096 tokens
知識のカットオフ: 2025-03
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- 合成データ生成に最適化
- 強力な報酬モデル機能
- NVIDIAエコシステムとの統合
- ファインチューニング対応
短所
- 最大出力4K
- ビジョン非対応
- モデルサイズが小さいため複雑なタスクに制限
パフォーマンス
出力速度~100 tok/s
レート制限10,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
73.8%
MT-Bench
8.2
Nemotron-3-4B
Lite軽量合成データ、エッジ展開
使用するタイミング: エッジ展開、軽量合成データ生成、コスト重視のバッチ処理。
アップグレードのポイント
- ◆4Bパラメータ — JetsonおよびエッジGPUに展開
- ◆$0.05/1M入力で合成データ生成
- ◆NVIDIA NIM: 最適化されたコンテナ展開
- ◆オープンソース: カスタマイズ用の全ウェイト
入力価格
$0.050
per 1M tokens
出力価格
$0.200
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 128K
最大出力: 4,096 tokens
知識のカットオフ: 2025-03
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア
長所
- コンパクト4B — エッジGPUで実行
- 合成データ生成
- NVIDIA NIM最適化
- オープンソースウェイト
短所
- 限られた推論能力
- 最大出力4K
- ビジョン非対応
パフォーマンス
出力速度~180 tok/s
レート制限20,000 RPM
マルチモーダル
画像入力画像出力音声入力音声出力
ベンチマーク
MMLU
66.5%
MT-Bench
7.1
並べて比較
| モデル | ティア | 入力 | 出力 | コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron-3-Ultra | Flagship | $0.500 | $2.00 | 1M |
| Nemotron-3-Nano-Omni | Lite | $0.100 | $0.400 | 262K |
| Nemotron-3-8B | Mid-tier | $0.100 | $0.400 | 128K |
| Nemotron-3-4B | Lite | $0.050 | $0.200 | 128K |