Leitfaden zur Nutzung von Vouchern
Welche Arten von Vouchern bietet Novita an?
Novita bietet derzeit die folgenden Arten von Vouchern an, damit Nutzer die Dienste der Plattform ausprobieren können:- Voucher für neue Nutzer: Verfügbar für erstmals registrierte Nutzer, um Dienste verschiedener Modelltypen auszuprobieren.
- Referral-Voucher: Wird durch das Einladen anderer Personen verdient, die sich registrieren und Aufgaben auf der Plattform abschließen.
Rate Limits für die Modellnutzung
Welche RPM-Limits gelten für verschiedene Nutzer?
RPM-Limits (Requests Per Minute) variieren je nach Verifizierungsstufe und Kontostatus eines Nutzers. Detaillierte Limits findest du in der offiziellen Dokumentation:RPM-Anpassungs- und Upgrade-Richtlinie
Können Nutzer erhöhte RPM-Limits beantragen?
Ja. Novita ermöglicht flexible RPM-Upgrades basierend auf Nutzungsanforderungen. Die Regeln sind unten aufgeführt:- DeepSeek-Modelle: Die Plattform wird sich bemühen, angemessene Skalierungsanforderungen zu unterstützen.
- Andere Modelle: RPM-Erhöhungen werden basierend auf Modellkosten und tatsächlichem Nutzerverhalten bewertet und hängen von der verfügbaren Kapazität ab.
Antragsprozess:
Nutzer → Customer Manager / Tech Support → Prüfung & Genehmigung durch das ProduktteamWas passiert, wenn die tatsächliche Nutzung unter dem zugesagten RPM-Wert bleibt?
Wenn die tatsächliche RPM des Nutzers eine ganze aufeinanderfolgende Woche lang unter dem zugesagten Niveau bleibt, passt die Plattform die Rate-Limit-Richtlinie wie folgt an:- Reduzierung des Limits auf die Spitzen-RPM der vergangenen Woche, oder
- Rückkehr zum Standard-Rate-Limit des Modells (je nachdem, welcher Wert niedriger ist).
Wird ein Self-Service-RPM-Upgrade unterstützt?
Ja. Novita plant die Einführung eines RPM Upgrade Package, mit dem Nutzer RPM-Limits eigenständig verwalten und erhöhen können, ohne manuelle Genehmigung. Für weitere Unterstützung kannst du einen Termin mit unserem Sales-Team buchen.Wie steuert man die Denkfunktion von Zai-org/GLM-4.5 beim Aufrufen seiner API?
Beim Aufrufen der API zai-org/glm-4.5, gibt es immer wieder Situationen, in denen die Denkfunktion nicht benötigt wird. Wenn du die Denkfunktion in diesen Fällen deaktivieren möchtest, kannst du einfach einen festen Satz hinzufügen:Abrechnung
Welche Abrechnungspriorität gilt bei Verwendung des Coding Plan?
Das System zieht zuerst von deinem Coding Plan-Kontingent ab. Erst nachdem das Coding Plan-Kontingent vollständig aufgebraucht ist, werden Kosten deinem API-Kontoguthaben belastet.Wie werden die 50 Mio. Tokens im Coding Plan berechnet?
Tokens werden anhand von Token-Anzahlen berechnet, die einem Basispreis entsprechen. Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Preisgewichtungen proportional zu ihren Kostenverhältnissen. Sowohl Input-Tokens als auch Output-Tokens zählen zu deiner Gesamtnutzung.Wie werden gecachte Tokens abgerechnet?
Gecachte Lese-Tokens werden zu einem reduzierten Tarif abgerechnet, ungefähr 1/10th des Standardpreises für Input-Tokens (die genauen Tarife variieren je nach Modell). Gecachte Schreibvorgänge werden zum normalen Tarif für Input-Tokens abgerechnet.Denkmodus
Wie deaktiviere ich den Denkmodus für Reasoning-Modelle?
Das Verhalten variiert je nach Modell:- moonshotai/Kimi-K2-Instruct und zai-org/GLM-4.5: Füge
"enable_thinking": falsezu deinem Request Body hinzu. - MiniMax-M1: Der Denkmodus kann für dieses Modell derzeit nicht deaktiviert werden.
Feature-Unterstützung
Wird der Parameter top_logprobs unterstützt?
Der Parameter top_logprobs wird derzeit nicht unterstützt.
Wird strukturierte Ausgabe (response_format) unterstützt?
Derzeit wird nur "type": "json_object" unterstützt. "type": "json_schema" (mit einer strikten Schemadefinition) ist noch nicht verfügbar.
Fehlerbehebung
Warum erhalte ich 403-Fehler beim Aufrufen eines Modells?
Häufige Ursachen sind:- Unzureichendes Kontoguthaben — lade dein Konto auf und versuche es erneut.
- Modell erfordert Whitelist-Zugriff — bestimmte Modelle sind eingeschränkt. Siehe unten Wie beantrage ich Whitelist-Zugriff für ein Modell?.
- Plan-Einschränkung — das Modell ist möglicherweise nicht in deinem aktuellen Abonnementplan enthalten.
Warum erhalte ich 400-Fehler?
Häufige Ursachen sind:- Die Eingabelänge überschreitet das Kontextfenster-Limit des Modells.
- Falsche Parametertypen oder Formatierung.
- Fehlende erforderliche Felder im Request Body.
trace_id für eine detaillierte Untersuchung bereit.