Can I run Switchyard locally or download the weights?

No. Switchyard non ha pesi aperti né repository Hugging Face; funziona come livello di routing tramite API OpenRouter.

What does Switchyard actually cost?

NVIDIA non ha pubblicato prezzi chiari per token; la fatturazione è gestita da OpenRouter e applicata al modello sottostante che Switchyard seleziona per ogni richiesta.

How is Switchyard different from a normal model?

Non è un modello — è un router. Analizza la tua richiesta e la inoltra a uno dei due modelli specificati, scegliendo in base a dati di costo o popolarità invece di generare output da sé.

Switchyard

5383°

#llm #nvidia #agenti #budget

Esegui questo modello

Offerte / Annunci

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

NVIDIA | contesto da 1.000.000 token | $-1.000.000,00/M input, $-1.000.000,00/M output. Switchyard è un router di modelli open-source che commuta tra più modelli per ottimizzare il costo delle richieste. Di default usa i dati di mercato OpenRouter per selezionare i modelli più popolari a basso e alto costo. Puoi passare due scelte nel parametro models e specificare uno qualsiasi degli algoritmi di routing offerti da Switchyard. Dettagli nella documentazione SwitchyardOpens in new tab. OpenRouter applica quindi il normale routing provider, fallback e fatturazione per il modello scelto.

Guide per questo modello

Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare

Le 10 alternative a ChatGPT più economiche nel 2026: modelli locali gratuiti, piani gratuiti e tariffe fisse

Tutte le guide

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Switchyard è il router di modelli open-source di NVIDIA che si pone davanti ad altri modelli e sceglie il più economico o popolare per ogni richiesta, usando per default i dati di mercato di OpenRouter. Fornisci due modelli candidati e un algoritmo di routing; Switchyard decide quale gestisce la chiamata. È adatto a sviluppatori che vogliono ottimizzare automaticamente i costi tra modelli senza riscrivere la logica applicativa.

Conosciuto per

Instrada le richieste tra due modelli per minimizzare automaticamente i costi.
Usa dati di mercato live di OpenRouter per classificare opzioni popolari a basso e alto costo.
Accetta coppie di modelli personalizzate e algoritmi di routing intercambiabili.
Passa attraverso il routing, fallback e fatturazione di OpenRouter senza modifiche.

Attenzione a

Non è un modello in sé — la qualità dell’output dipende interamente dal modello selezionato.
I dati di prezzo mostrano valori negativi; i costi reali per token non sono pubblicati da NVIDIA.
Nessun peso open e nessun repository Hugging Face; si usa solo tramite API OpenRouter.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Budget

Prompt da provare

Test instradamento consapevole dei costi

I need to summarise customer support tickets in bulk. Route this to the cheapest capable model available. Here is a sample ticket: 'My order arrived damaged and the packaging was torn. I want a replacement sent before Friday. Order number 48821.'

Confronta decisioni di routing

Send the same prompt to both your low-cost and high-cost model options and return each response labelled with the model name and its estimated cost for this request: Explain the difference between supervised and unsupervised machine learning in two sentences.

Suddivisione tra compiti ad alto costo e budget limitato

I have two task types: quick classification (label this review as positive or negative: 'The battery life is terrible but the screen is gorgeous') and a detailed analysis task (write a 200-word competitive analysis of that same product). Route each to the appropriate cost tier and explain your routing choice.

Confronta con

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.09/M, output $0.40/M
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.06/M, output $0.16/M
Nemotron 3 Ultra
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.60/M, output $2.40/M
Nemotron 3.5 Lightning
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.07/M, output $0.20/M

Altri modelli di testo da nvidia

Domande frequenti

Can I run Switchyard locally or download the weights?: No. Switchyard non ha pesi aperti né repository Hugging Face; funziona come livello di routing tramite API OpenRouter.
What does Switchyard actually cost?: NVIDIA non ha pubblicato prezzi chiari per token; la fatturazione è gestita da OpenRouter e applicata al modello sottostante che Switchyard seleziona per ogni richiesta.
How is Switchyard different from a normal model?: Non è un modello — è un router. Analizza la tua richiesta e la inoltra a uno dei due modelli specificati, scegliendo in base a dati di costo o popolarità invece di generare output da sé.

Verdetto del capitano
Un utile livello di infrastruttura per flussi API attenti ai costi, ma ricorda che stai comprando un vigile del traffico, non un modello.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Modelli simili

Meta Llama 3 70B Instruct

Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Switchyard è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM e controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza.

Altri modelli Text / LLM Altri Testo / LLM Text / LLM llm nvidia agenti budget

Sfoglia per famiglia di modelli