NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL vs. Qwen: Qwen3.8 Flash
Ein direkter Vergleich von NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €)) und Qwen: Qwen3.8 Flash (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
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Anbieter | NVIDIA | Qwen |
| Eingabe | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) |
| Ausgabe | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) | 1,65 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,46 €) |
| Cache-Lesen | 0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €) | 0,06 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,05 €) |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Max. Ausgabe | 943.718 | 131.072 |
| Eingabe | text, image, video | text, image, video |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 15.10.2026 | 26.08.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Beide haben etwa denselben Eingabepreis.
- Qwen: Qwen3.8 Flash ist bei Ausgabe-Tokens 6% günstiger.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 0,00140 $ und mit Qwen: Qwen3.8 Flash 0,00135 $.
Im Detail
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL wird von NVIDIA entwickelt, und Qwen: Qwen3.8 Flash wird von Qwen entwickelt. Beide sind Textmodelle in dem Sinne, dass sie Text zurückgeben, und beide werden über api14 als OpenAI-kompatible Endpunkte angeboten. Die beiden Modell-IDs, die Sie in Ihren Anfragen übergeben, lauten "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" und "qwen/qwen3.8-flash". NVIDIAs Modell wurde am 2026-10-15 veröffentlicht, während Qwens Modell früher erschien, am 2026-08-26.
Bei den Fähigkeiten liegen die beiden nahe beieinander. Beide akzeptieren Text, Bild und Video als Eingabe und erzeugen ausschließlich Text, sodass keines von beiden ein reines Text-zu-Text-Modell ist und keines Bilder oder Audio generiert. Auch ihre Kontextfenster sind nahezu gleich groß: Nemotron 3.5 Super VL listet 1.048.576 Tokens und Qwen3.8 Flash listet 1.000.000 Tokens, eine Differenz von rund achtundvierzigtausend Tokens, die kaum allein ausschlaggebend für ein Projekt sein dürfte. Die Parameterlisten überschneiden sich stark, einschließlich tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs und top_logprobs. Nemotron 3.5 Super VL bietet zusätzlich logit_bias, min_p und repetition_penalty, die Qwen3.8 Flash nicht auflistet. Beim Preis sind die Eingabekosten für beide etwa gleich, während die Ausgabekosten bei Qwen3.8 Flash niedriger sind.
Für einen Entwickler, der zwischen den beiden wählt, ergibt sich die praktische Aufteilung aus diesen Details. Wenn Sie logit_bias benötigen, um Token-Wahrscheinlichkeiten zu steuern, min_p als alternative Sampling-Grenze oder repetition_penalty, um Wiederholungsschleifen bei langen Generierungen zu bekämpfen, dann ist Nemotron 3.5 Super VL das Modell, das diese Parameter akzeptiert, und Qwen3.8 Flash wird sie ablehnen oder ignorieren. Wenn Ihre Arbeitslast ausgabelastig ist, zum Beispiel lange Zusammenfassungen, Massengenerierung oder Agent-Schleifen, die viele Tokens pro Aufruf ausgeben, ist Qwen3.8 Flash die günstigere Wahl auf der Ausgabeseite, und die Eingabepreise sind etwa dieselben wie bei NVIDIA, sodass die Einsparungen aus dem resultieren, was das Modell schreibt, und nicht aus dem, was Sie senden. Wenn Ihre Prompts von großen Video- oder Bildeingaben mit kurzen Antworten dominiert werden, bedeutet das Gleichstand bei der Eingabe, dass die Kosten kein Unterscheidungsmerkmal sind, und Sie können anhand der Parameterunterstützung entscheiden oder anhand dessen, welches Verhalten des Modells Ihnen im Test besser gefällt.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model auf die gewünschte ID. Zwischen den beiden zu wechseln ist eine Änderung in einer Zeile: Ersetzen Sie "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" durch "qwen/qwen3.8-flash" oder umgekehrt. Ihr messages-Array, Ihre Bild- und Video-Inhaltsteile, Tool-Definitionen, response_format und Streaming-Einrichtung bleiben unverändert, da beide Modelle denselben Kernparametersatz akzeptieren. Die einzigen Anpassungen, die Sie erwarten sollten, sind das Entfernen von Parametern, die nur eine Seite unterstützt, wie logit_bias, min_p oder repetition_penalty, wenn Sie zu Qwen3.8 Flash wechseln.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" auf "qwen/qwen3.8-flash", 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": "qwen/qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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