DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 vs. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Ein direkter Vergleich von DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,99 €)) und NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Anbieter | DeepSeek | NVIDIA |
| Eingabe | 5,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,99 €) | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) |
| Ausgabe | 11,20 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 9,97 €) | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) |
| Cache-Lesen | 0,47 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,42 €) | 0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €) |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 393.216 | 943.718 |
| Eingabe | text | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 24.04.2026 | 15.10.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ist bei Eingabe-Tokens 91% günstiger.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ist bei Ausgabe-Tokens 84% günstiger.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 0,01 $ und mit NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 0,00140 $.
Im Detail
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ist ein Textmodell von DeepSeek. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ist ein Textmodell von NVIDIA. Beide liegen auf api14 in der Kategorie Text, und beide wurden von ihren Anbietern an den jeweils angegebenen Daten veröffentlicht, aber sie sind für unterschiedliche Arten von Eingaben gebaut.
Die beiden Modelle teilen dieselbe Kontextlänge von 1048576 Tokens, sodass keines ein längeres Arbeitsfenster bietet als das andere. Sie stellen außerdem nahezu denselben Satz an Sampling- und Steuerungsparametern bereit, darunter temperature, top_p, top_k, min_p, frequency und presence penalties, repetition penalty, seed, stop, logit_bias, logprobs und top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools und tool_choice, plus die reasoning bezogenen Optionen. Die eigentliche Trennung liegt bei den Eingabemodalitäten. DeepSeek V4 Pro 0423 akzeptiert nur Text und gibt Text zurück. Nemotron 3.5 Super VL akzeptiert Text, Bild und Video als Eingabe und gibt Text zurück, was es zur ersten Wahl macht, wenn Ihr Prompt einen Screenshot, ein Diagramm, eine gescannte Seite oder einen Videoclip enthält. Die Ausgabe ist auf beiden Seiten Text.
Für alltägliche Arbeit, die reine Sprache ist, ist jedes der beiden eine vernünftige Standardwahl, und die Gleichheit bei der Kontextlänge bedeutet, dass Sie beiden sehr lange Dokumente zuführen können. Wenn Ihre Aufgabe das Zusammenfassen eines langen Berichts, das Entwerfen oder Refactoring von Code, das Extrahieren strukturierter Felder aus Text oder das Ausführen einer Tool Calling Schleife ist, deckt DeepSeek V4 Pro 0423 das ab, und es bringt den vollständigen Satz der dafür aufgeführten Parameter mit. Wenn Ihre Aufgabe das Lesen von etwas Visuellem umfasst, etwa das Beschreiben, was in einem Video passiert, das Herausziehen von Text aus einem Bild oder das Beantworten von Fragen zu einem Diagramm, ist Nemotron 3.5 Super VL dasjenige, das die Eingabe überhaupt sehen kann, weil DeepSeek V4 Pro 0423 nur Text annimmt. Beachten Sie, dass Nemotron max_tokens statt max_completion_tokens aufführt. Wenn Ihr Client also max_completion_tokens sendet, sollten Sie dieses Feld für dieses Modell auf max_tokens umstellen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen Client im OpenAI Stil auf die api14 Base URL, senden Ihre übliche Chat Completions Anfrage und ändern nur die model id. Verwenden Sie "deepseek/deepseek-v4-pro" für das DeepSeek Modell und "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" für das NVIDIA Modell. Alles andere im Request Body, Ihre messages, Ihre Sampling Parameter, Ihre tools und Ihr response format, bleibt wie es ist, abgesehen vom Hinweis zu max_tokens oben.
Beim Preis ist das NVIDIA Modell das günstigere der beiden, sowohl bei der Eingabe als auch bei der Ausgabe. Wenn Ihre Workload also nur Text umfasst und die Kosten wichtig sind, ist Nemotron 3.5 Super VL die wirtschaftlichere Wahl, und es deckt nebenbei auch die Bild und Video Fälle ab. Der Fall für DeepSeek V4 Pro 0423 ist die reine Text Workload, bei der Sie speziell das DeepSeek Modell wollen, und es bleibt die natürliche Wahl, wann immer die Eingabe reiner Text ist und Sie diesen Anbieter bevorzugen. Prüfen Sie die live Preistabelle auf dieser Seite für die aktuellen Zahlen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "deepseek/deepseek-v4-pro" auf "nvidia/nemotron-3.5-super-vl", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha vs. Tencent: Hy4