バウチャー利用ガイド
Novita はどのような種類のバウチャーを提供していますか？
Novita は現在、ユーザーがプラットフォームのサービスを体験できるよう、以下の種類のバウチャーを提供しています。- 新規ユーザーバウチャー: 初めて登録したユーザーが、さまざまな種類のモデルのサービスを試すために利用できます。
- 紹介バウチャー: 他のユーザーを招待して登録してもらい、プラットフォーム上のタスクを完了することで獲得できます。
モデル利用のレート制限
ユーザーごとの RPM 制限はどのようになっていますか？
RPM（Requests Per Minute）の制限は、ユーザーの認証レベルとアカウント状態によって異なります。詳細な制限については、公式ドキュメントを参照してください。RPM 調整およびアップグレードポリシー
ユーザーは RPM 制限の引き上げを申請できますか？
はい。Novita では、利用ニーズに応じた柔軟な RPM アップグレードが可能です。ルールは以下のとおりです。- DeepSeek models: プラットフォームは、合理的なスケーリングのニーズに対応できるよう努めます。
- Other models: RPM の引き上げは、モデルのコストと実際のユーザー行動に基づいて評価され、利用可能なキャパシティに依存します。
申請プロセス:
ユーザー → カスタマーマネージャー / テクニカルサポート → プロダクトチームによるレビューと承認実際の利用量がコミットした RPM を下回った場合はどうなりますか？
ユーザーの実際の RPM が 1 週間連続してコミットしたレベルを下回った場合、プラットフォームはレート制限ポリシーを次のように調整します。- 過去 1 週間のピーク RPM まで制限を引き下げる、または
- モデルのデフォルトのレート制限に戻す（いずれか低い方）。
セルフサービスでの RPM アップグレードはサポートされていますか？
はい。Novita は RPM Upgrade Package の提供を予定しており、ユーザーは手動承認なしで、RPM 制限を自分で管理および引き上げられるようになります。 さらにサポートが必要な場合は、営業チームとの通話を予約してください。請求
Coding Plan を使用する場合の請求優先順位はどうなりますか？
システムはまず Coding Plan quota から差し引きます。Coding Plan quota が完全に使い切られた後にのみ、API アカウント残高に対して課金されます。Coding Plan の 50M tokens はどのように計算されますか？
tokens は、ベースレート換算の token 数に基づいて計算されます。モデルごとにコスト比率に比例した異なる価格ウェイトがあります。input tokens と output tokens の両方が総利用量にカウントされます。キャッシュされた tokens はどのように請求されますか？
Cached read tokens は割引料金で請求され、標準 input token 価格のおよそ 1/10th です（正確な料金はモデルによって異なります）。Cached write operations は通常の input token 料金で請求されます。Thinking Mode
Thinking (reasoning) models write out a chain of thought before they answer. That improves accuracy on hard problems but adds latency and output tokens. On Novita, reasoning models fall into three groups:- Always on: the model always reasons and this cannot be turned off, for example
zai-org/glm-5.3. - Switchable (hybrid): the model reasons by default and you can turn it off per request, for example
moonshotai/kimi-k2.5andqwen/qwen3.8-flash. - Adjustable depth: instead of an on/off switch, the model lets you pick how much it reasons.
zai-org/glm-5.3supports the levels low, high and max (default max).
How do I turn thinking off for a request?
For switchable models, add"enable_thinking": false to the request body. The model answers directly and no reasoning tokens are produced or billed.
Where does the reasoning appear in the response?
Reasoning is returned next to the answer, not mixed into it. Set"separate_reasoning": true and read message.reasoning_content (or delta.reasoning_content when streaming); the final answer stays in content. Models that support interleaved thinking may also return a structured reasoning_details array. See Reasoning Models for complete code samples.
Why is content empty with finish_reason: "length"?
max_tokens covers reasoning tokens as well as visible output. If the budget is too small, the model spends all of it on reasoning and returns an empty content. Raise max_tokens, or lower the reasoning depth or turn thinking off on models that allow it.
Are reasoning tokens billed?
Yes. Reasoning tokens are output tokens and are billed at the model’s output price, whether or not you read them. Turning thinking off on switchable models is the most direct way to cut cost and latency on simple requests.Do I need to send reasoning back in multi-turn conversations?
Normally no. Keep onlycontent in the assistant turns of your message history; the model does not need its earlier reasoning to continue. The exception is agentic tool-calling with interleaved-thinking models, where the previous turn’s reasoning must be passed back between tool calls. See Interleaved Thinking Support.
機能サポート
top_logprobs パラメータはサポートされていますか？
top_logprobs パラメータは現在サポートされていません。
structured output（response_format）はサポートされていますか？
現在、"type": "json_object" のみがサポートされています。"type": "json_schema"（厳密なスキーマ定義を伴うもの）はまだ利用できません。
トラブルシューティング
モデル呼び出し時に 403 エラーが返されるのはなぜですか？
一般的な原因は次のとおりです。- アカウント残高不足 — アカウントにチャージしてから再試行してください。
- モデルにホワイトリストアクセスが必要 — 一部のモデルは制限されています。下記の モデルのホワイトリストアクセスを申請するにはどうすればよいですか？ を参照してください。
- プラン制限 — そのモデルが現在のサブスクリプションプランに含まれていない可能性があります。
400 エラーが返されるのはなぜですか？
一般的な原因は次のとおりです。- 入力長がモデルの context window 制限を超えています。
- パラメータの型またはフォーマットが正しくありません。
- リクエスト本文に必須フィールドがありません。
trace_id をサポートチームに提供してください。