Cómo usar la API gratuita de NVIDIA en Qwen Code para Linux
En este tutorial vamos a configurar una API de NVIDIA para utilizar modelos de inteligencia artificial desde Qwen Code en Linux.
La ventaja es que podemos tener varios proveedores configurados simultáneamente. Por ejemplo:
Qwen Code
├── NVIDIA API
│ └── Nemotron
│
└── TokenRouter
└── Qwen
Después podremos cambiar de modelo mediante /model, sin
tener que volver a configurar todo.
1. Crear una cuenta en NVIDIA
Primero debemos tener una cuenta de NVIDIA.
Entramos en:
da clic en:
Login
aparecerá una ventana pon tu correo y da clic en “Next”:
aparecerá una ventana donde hay que llenar todos los datos que piden, seguir las instrucciones:
debe de quedar ejemplo así:
da clic en:
Crear cuenta
NVIDIA dispone allí de un catálogo de modelos NIM que pueden utilizarse mediante API. La documentación oficial explica que estos modelos están disponibles mediante endpoints de inferencia y que las APIs de los LLM siguen el formato compatible con OpenAI.
En el catálogo también podemos encontrar modelos marcados como Free Endpoint.
https://build.nvidia.com/models
2. Crear la API Key
Después de iniciar sesión en NVIDIA Build, entramos en la sección de API Keys:
https://build.nvidia.com/settings/api-keys
Creamos una nueva API Key.
La clave tendrá un aspecto parecido a:
nva...
Importante
No publiques esta clave.
No la introduzcas en GitHub, no la publiques en capturas de pantalla y no la envíes a otras personas.
Qwen Code se encargará de guardar/referenciar la clave mediante una variable de configuración.
3. Comprobar desde Linux que la API funciona
Antes de configurar Qwen Code es recomendable comprobar que la API funciona directamente desde la terminal.
Podemos utilizar curl.
Por seguridad, guardaremos temporalmente la clave en una variable de entorno:
No escribas literalmente TU_API_KEY; sustitúyelo por tu
clave real.
Por ejemplo:
ponla en tu archivo
.bashrc
este archivo está oculto en tu HOME, en un administrador de archivos con Ctrl + H lo podrás ver y debes de editarlo con algún editor de texto y guardar, y cierra esta instancia de la terminal donde estés trabajando y abre otra.
4. Ver qué modelos ofrece la API
La API de NVIDIA utiliza un endpoint compatible con OpenAI.
La documentación oficial establece:
https://integrate.api.nvidia.com
y para los LLM:
POST /v1/chat/completions
Pero podemos consultar también los modelos mediante la API.
Si no tienes jq instálalo:
Ejecuta:
Nota: En este comando “$NVIDIA_API_KEY” tomará tu API KEY para que funcione (no se mostrará)
y verás una larga lista con todos los nombres disponibles
5. Importante: modelos disponibles no significa necesariamente modelos gratuitos
Este punto es importante.
El endpoint /v1/models nos permite consultar los modelos
que la API expone, pero no debemos asumir que todos ellos son
gratuitos.
NVIDIA distingue en su catálogo los modelos que tienen Free Endpoint. La página del catálogo permite utilizar precisamente ese filtro.
Por tanto, para buscar modelos gratuitos debemos consultar:
NVIDIA Build — modelos con Free Endpoint
La disponibilidad y el catálogo pueden cambiar, por lo que es mejor consultar el catálogo actual que utilizar una lista antigua de Internet.
6. Buscar específicamente modelos NVIDIA
También podemos utilizar la API para filtrar visualmente los modelos
cuyo nombre contiene nvidia o nemotron.
Por ejemplo:
Esto podría mostrar modelos como:
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b
...
El catálogo actual de NVIDIA incluye, entre otros, modelos Nemotron y también modelos de Qwen, OpenAI, DeepSeek, MiniMax, GLM y otros proveedores.
7. Elegir un modelo para Qwen Code
Para este tutorial utilizaremos:
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
NVIDIA lo identifica actualmente como un modelo disponible en su API de LLM.
Es importante distinguir dos cosas:
Base URL
Es la dirección del servidor:
https://integrate.api.nvidia.com/v1
Model ID
Es el nombre del modelo:
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
No son lo mismo.
8. Configurar NVIDIA en Qwen Code
Abrimos Qwen Code:
Dentro de Qwen Code ejecutamos:
/auth
Aparecerá:
Connect a Provider
Alibaba ModelStudio
Official recommended setup: Coding Plan, Token Plan, or Standard API Key
Third-party Providers
Choose a built-in provider and connect with an API key
Custom Provider
Manually connect a local server, proxy, or unsupported provider
Seleccionamos:
Custom Provider
9. Step 1/6 — Protocol
Qwen Code mostrará:
Custom Provider . Step 1/6 . Protocol
OpenAI-compatible
Standard OpenAI API format (most common)
Anthropic-compatible
Anthropic Messages API format
Gemini-compatible
Google Gemini API format
Seleccionamos:
OpenAI-compatible
¿Por qué?
Porque el endpoint de LLM de NVIDIA utiliza una API compatible con el formato de OpenAI. NVIDIA documenta explícitamente este formato para sus LLM NIM.
Pulsamos:
Enter
10. Step 2/6 — Base URL
Ahora aparece:
Custom Provider . Step 2/6 . Base URL
Enter the API endpoint for this protocol
>
Aquí debemos poner:
https://integrate.api.nvidia.com/v1
Atención
Aquí NO ponemos:
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
Ese es el ID del modelo y se introducirá posteriormente.
La Base URL correcta es:
https://integrate.api.nvidia.com/v1
La documentación oficial de NVIDIA establece
https://integrate.api.nvidia.com como URL del servicio y
/v1/chat/completions como endpoint de chat.
Pulsamos:
Enter
11. Step 3/6 — API Key
Qwen Code solicitará la API Key.
Aquí debemos pegar:
nva...
es decir, la API Key que acabamos de crear en NVIDIA Build.
Nunca publiques esta clave.
Después pulsamos:
Enter
12. Step 4/6 — Model IDs
Ahora aparece:
Custom Provider . Step 4/6
Enter model IDs separated by commas
>
Aquí sí ponemos el ID del modelo:
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
Este es el lugar correcto para introducir el modelo.
Si queremos configurar varios modelos NVIDIA al mismo tiempo, Qwen Code permite introducir varios IDs separados por comas, por ejemplo:
modelo1,modelo2,modelo3
Pero para la primera configuración recomiendo poner un solo modelo.
13. Step 5/6 — Advanced Config
Ahora aparece:
Custom Provider . Step 5/6 . Advanced Config
Optional: configure advanced generation settings.
Enable thinking
Allows the model to perform extended reasoning before responding.
Enable modality
Enables multimodal input capabilities (image, video, etc.).
Context window: > auto
Max input tokens (leave empty to auto-detect from model name).
Para este modelo, en nuestra prueba práctica encontramos que activar:
Enable thinking
hizo que Qwen Code enviara:
y NVIDIA respondió:
400 Validation: Unsupported parameter(s): enable_thinking
Por eso, para esta configuración, debemos dejarlo desactivado.
La configuración recomendada es:
☐ Enable thinking
☐ Enable modality
Context window: auto
Max input tokens: vacío
Simplemente dejamos las opciones sin seleccionar y pulsamos:
Enter
14. Step 6/6 — Review
Qwen Code mostrará una pantalla de revisión parecida a:
Es normal que Qwen Code utilice un nombre largo para la variable que contiene la API Key.
No significa que esté exponiendo la clave.
Si todo es correcto, pulsamos:
Enter
para guardar.
Qwen Code mostrará:
Successfully configured Custom Provider.
Use /model to switch models.
15. Comprobar los modelos configurados
Ahora ejecutamos:
/model
Deberíamos ver algo parecido a:
Select Model
1. [openai] nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
2. [openai] qwen/qwen3.8-max-free
Esto demuestra que podemos conservar los dos proveedores.
En nuestro caso teníamos:
1. NVIDIA
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
2. TokenRouter
qwen/qwen3.8-max-free
No es necesario eliminar la configuración anterior.
16. Seleccionar NVIDIA
Seleccionamos:
1. [openai] nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
Qwen Code mostrará información similar a:
Modality: text-only
Context Window: 200,000 tokens
Base URL: https://integrate.api.nvidia.com/v1
API Key: QWEN_CUSTOM_API_KEY_OPENAI_HTTPS_INTEGRATE_API_NVIDIA_COM_V1_...
Pulsamos:
Enter
17. Comprobar que NVIDIA es el modelo activo
Qwen Code deberá mostrar algo parecido a:
authType: openai
Using model: nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
Base URL: https://integrate.api.nvidia.com/v1
API key: nva...gF4l
Y en la parte inferior:
wachin : nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
Esto confirma que Qwen Code está utilizando NVIDIA.
18. Primera prueba desde Qwen Code
Podemos hacer una prueba segura sin modificar ningún archivo.
Por ejemplo:
Lista los archivos del directorio actual y dime sus nombres.
No modifiques, crees ni elimines ningún archivo.
En nuestra prueba, Nemotron utilizó automáticamente la herramienta Shell:
✓ Shell ls -1a
Esto es importante porque demuestra que no solamente estamos utilizando NVIDIA como un chatbot.
El flujo es:
NVIDIA API
↓
Nemotron
↓
Qwen Code
↓
Shell
↓
Linux
19. Utilizar NVIDIA con MCP Context7
Si ya tenemos Context7 configurado en Qwen Code, también podemos utilizarlo con Nemotron.
Por ejemplo:
Usa Context7 MCP para consultar la documentación oficial de PyQt6 sobre QTreeWidget.
No utilices solamente tu conocimiento interno.
Después dime qué métodos principales tiene QTreeWidget y de qué documentación obtuviste la información.
No modifiques ningún archivo.
Qwen Code puede solicitar autorización para ejecutar la herramienta MCP.
Por ejemplo:
Allow execution of MCP tool "resolve-library-id"
from server "context7"?
Podemos seleccionar:
Yes, allow once
El agente puede entonces utilizar:
resolve-library-id
y:
query-docs
para consultar la documentación.
En nuestras pruebas, Nemotron utilizó Context7 para consultar la documentación oficial de PyQt6 de Riverbank Computing.
El flujo completo queda:
NVIDIA API
│
▼
Nemotron 3 Super
│
▼
Qwen Code
/ \
/ \
Shell MCP
│ │
▼ ▼
Linux Context7
│
▼
Documentación PyQt6
20. Cambiar nuevamente a otro proveedor
No tenemos que volver a configurar nada.
Simplemente ejecutamos:
/model
Y seleccionamos el modelo que queramos.
Por ejemplo:
1. [openai] nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
2. [openai] qwen/qwen3.8-max-free
Así podemos alternar entre NVIDIA y TokenRouter.
21. Comprobar modelos NVIDIA desde la terminal
Si queremos investigar qué modelos están disponibles para nuestra API Key, podemos ejecutar:
Para buscar solamente modelos relacionados con Nemotron:
Para buscar modelos de Qwen:
Para buscar modelos de DeepSeek:
Pero recuerda
Estos comandos sirven para descubrir modelos expuestos por el endpoint. Para determinar cuáles tienen Free Endpoint, hay que comprobar el catálogo de NVIDIA y su indicador de disponibilidad gratuita. NVIDIA mantiene ese catálogo separado y lo actualiza.
22. Comprobar directamente un modelo
También podemos probar un modelo sin Qwen Code.
Por ejemplo:
Si obtenemos:
y:
la llamada ha funcionado.
23. Un
detalle importante sobre el parámetro enable_thinking
No debemos asumir que todos los modelos de NVIDIA aceptan exactamente los mismos parámetros.
En nuestra prueba, al activar en Qwen Code:
Enable thinking
se generó:
y el modelo respondió:
400 Validation: Unsupported parameter(s): enable_thinking
Por eso dejamos:
Enable thinking
☐
desactivado.
Esto demuestra una regla importante al configurar proveedores personalizados:
Que una opción aparezca en Qwen Code no significa que todos los modelos del proveedor sean compatibles con ella.
Hay que comprobar las capacidades y parámetros admitidos por el modelo concreto.
24. Resultado final
Al terminar tendremos Qwen Code configurado de esta manera:
Qwen Code 0.22.2
│
├── NVIDIA
│ ├── Base URL:
│ │ https://integrate.api.nvidia.com/v1
│ │
│ └── Model:
│ nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
│
└── TokenRouter
└── qwen/qwen3.8-max-free
Y podremos cambiar entre ellos utilizando:
/model
La API de NVIDIA utiliza el formato OpenAI-compatible, por lo que Qwen Code puede conectarse mediante Custom Provider → OpenAI-compatible. NVIDIA documenta oficialmente este tipo de acceso mediante sus APIs NIM.
Conclusión
La configuración no requiere instalar un SDK especial de NVIDIA en Linux.
El proceso esencial es:
1. Crear cuenta NVIDIA
↓
2. Entrar en NVIDIA Build
↓
3. Crear API Key
↓
4. Custom Provider en Qwen Code
↓
5. OpenAI-compatible
↓
6. https://integrate.api.nvidia.com/v1
↓
7. API Key de NVIDIA
↓
8. ID del modelo
↓
9. Advanced Config sin activar opciones
↓
10. Guardar
↓
11. /model
↓
12. Seleccionar NVIDIA
De esta manera podemos utilizar un modelo del catálogo de NVIDIA directamente desde un agente de IA en Linux, y además conservar otros proveedores configurados en Qwen Code.
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