Nebius AI Studio

Nebius AI Studio

https://docs.nebius.com/studio/inference/quickstart

LiteLLM은 Nebius AI Studio의 모든 모델을 지원해요. 모델을 사용하려면 model=nebius/<any-model-on-nebius-ai-studio>처럼 litellm 요청에 nebius/를 접두어로 붙이면 돼요. 지원 모델의 전체 목록은 https://studio.nebius.ai/ 에서 확인할 수 있어요.

API 키 (API Key)

import os
# env variable
os.environ['NEBIUS_API_KEY']

샘플 사용법: 텍스트 생성 (Sample Usage: Text Generation)

from litellm import completion
import os

os.environ['NEBIUS_API_KEY'] = "insert-your-nebius-ai-studio-api-key"
response = completion(
    model="nebius/Qwen/Qwen3-235B-A22B",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?",
        }
    ],
    max_tokens=10,
    response_format={ "type": "json_object" },
    seed=123,
    stop=["\n\n"],
    temperature=0.6,  # either set temperature or `top_p`
    top_p=0.01,  # to get as deterministic results as possible
    tool_choice="auto",
    tools=[],
    user="user",
)
print(response)

샘플 사용법 - 스트리밍 (Sample Usage - Streaming)

from litellm import completion
import os

os.environ['NEBIUS_API_KEY'] = ""
response = completion(
    model="nebius/Qwen/Qwen3-235B-A22B",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?",
        }
    ],
    stream=True,
    max_tokens=10,
    response_format={ "type": "json_object" },
    seed=123,
    stop=["\n\n"],
    temperature=0.6,  # either set temperature or `top_p`
    top_p=0.01,  # to get as deterministic results as possible
    tool_choice="auto",
    tools=[],
    user="user",
)

for chunk in response:
    print(chunk)

샘플 사용법 - Embedding

from litellm import embedding
import os

os.environ['NEBIUS_API_KEY'] = ""
response = embedding(
    model="nebius/BAAI/bge-en-icl",
    input=["What character was Wall-e in love with?"],
)
print(response)

LiteLLM Proxy Server와 함께 사용하기 (Usage with LiteLLM Proxy Server)

Nebius AI Studio 모델을 LiteLLM Proxy Server로 호출하는 방법이에요.

• config.yaml 수정:

model_list:
  - model_name: my-model
    litellm_params:
      model: nebius/<your-model-name>  # add nebius/ prefix to use Nebius AI Studio as provider
      api_key: api-key                 # api key to send your model

• 프록시 시작:

$ litellm --config /path/to/config.yaml

• LiteLLM Proxy Server에 요청 보내기:

• OpenAI Python v1.0.0+

• curl

import openai
client = openai.OpenAI(
    api_key="litellm-proxy-key",             # pass litellm proxy key, if you're using virtual keys
    base_url="http://0.0.0.0:4000" # litellm-proxy-base url
)

response = client.chat.completions.create(
    model="my-model",
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": "What character was Wall-e in love with?"
        }
    ],
)

print(response)

curl --location 'http://0.0.0.0:4000/chat/completions' \
    --header 'Authorization: ***' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data '{
    "model": "my-model",
    "messages": [
        {
        "role": "user",
        "content": "What character was Wall-e in love with?"
        }
    ],
}'

지원 파라미터 (Supported Parameters)

Nebius 제공자는 다음 파라미터를 지원해요.

Chat Completion 파라미터 (Chat Completion Parameters)

Embedding 파라미터 (Embedding Parameters)

오류 처리 (Error Handling)

이 통합은 표준 LiteLLM 오류 처리를 사용해요. 일반적인 오류는 다음과 같아요:

• 인증 오류 (Authentication Error): API 키 확인
• 모델 없음 (Model Not Found): 유효한 모델명을 사용 중인지 확인
• 속도 제한 오류 (Rate Limit Error): 속도 제한을 초과함
• 타임아웃 오류 (Timeout Error): 요청이 너무 오래 걸림

출처: 문서

본문

더 알아보기 (Learn more)

• Nebius AI Studio 문서
• Nebius Studio 모델 목록
• LiteLLM 공식 문서