NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL vs. Z.ai: GLM 5.3 Flash
Ein direkter Vergleich von NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €)) und Z.ai: GLM 5.3 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 | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Anbieter | NVIDIA | Z.ai |
| Eingabe | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) |
| Ausgabe | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) |
| Cache-Lesen | 0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €) | 0,11 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,09 €) |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 943.718 | 943.717 |
| 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.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 0,00140 $ und mit Z.ai: GLM 5.3 Flash 0,00140 $.
Im Detail
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ist ein Modell von NVIDIA, und Z.ai: GLM 5.3 Flash ist ein Modell von Z.ai. Beide sind Textgenerierungsmodelle, die Text, Bild und Video als Eingabe akzeptieren und Text als Ausgabe zurückgeben, und beide werden über api14 nebeneinander bereitgestellt. Sie sind enge Geschwister in dem Sinne, dass sie denselben Platz im Stack eines Entwicklers einnehmen: ein großes multimodales Modell, das man aufruft, wenn man einen einzigen Endpunkt benötigt, um gemischte Medien-Prompts und lange Dokumente zu verarbeiten.
Die beiden Modelle sind auf dem Papier bemerkenswert ähnlich. Beide bieten ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, sodass keines einen Vorteil dabei hat, wie viel man auf einmal einspeisen kann. Beide akzeptieren dieselben drei Eingabemodalitäten und erzeugen ausschließlich Text. Die Parameterlisten überschneiden sich fast vollständig und decken Sampling-Steuerungen wie temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty ab, plus seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning und include_reasoning. Die Unterschiede sind gering: GLM 5.3 Flash fügt parallel_tool_calls und reasoning_effort hinzu, während Nemotron 3.5 Super VL diese beiden nicht auflistet. Beim Preis setzt der qualitative Vergleich die Eingabe- und Ausgabekosten auf Gleichstand, sodass keines nennenswert günstiger ist als das andere. Die Veröffentlichungsdaten unterscheiden sich, wobei GLM 5.3 Flash am 2026-08-26 erscheint und Nemotron 3.5 Super VL am 2026-10-15.
Bei den meisten Aufgaben wird die Wahl auf kleine ergonomische Details hinauslaufen statt auf rohe Leistungsfähigkeit. Wenn Ihr Workflow darin besteht, mehrere Tool-Aufrufe in einem Zug auszugeben, und Sie möchten, dass das Modell sie parallel ausführt, bietet GLM 5.3 Flash parallel_tool_calls, was Nemotron 3.5 Super VL nicht auflistet. Wenn Sie den Reasoning-Aufwand pro Anfrage hoch- oder herunterregeln möchten, ist reasoning_effort ebenfalls nur beim Z.ai-Modell vorhanden. Nemotron 3.5 Super VL deckt unterdessen dieselbe Kernoberfläche für strukturierte Ausgaben, Tool-Aufrufe und Reasoning ab, sodass jede Aufgabe, die um einen einzelnen Tool-Aufruf, eine JSON-Schema-Antwort oder einen einfachen Reasoning-Durchlauf herum aufgebaut ist, auf beiden vergleichbar funktionieren sollte. Angesichts des gleichauf liegenden Preises und der identischen Kontextlänge gibt es kein Kosten- oder Kapazitätsargument, das Sie in eine Richtung drängt.
Das Wechseln zwischen ihnen ist trivial, weil api14 eine OpenAI-kompatible API bereitstellt. Sie richten Ihren Client auf dieselbe Basis-URL, senden denselben Anfrage-Body und ändern nur das Feld model zwischen "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" und "z-ai/glm-5.3-flash". Ihr messages-Array, Bild- oder Video-Inhaltsteile, Tool-Definitionen, response_format und Sampling-Parameter bleiben unverändert übernommen, mit der Einschränkung, dass parallel_tool_calls und reasoning_effort nur beim Z.ai-Modell wirksam werden. Das macht es praktikabel, beide konfiguriert zu halten und pro Anfrage zu routen oder sie auf Ihrem eigenen Traffic A/B zu testen, ohne Integrationscode umzuschreiben.
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 "z-ai/glm-5.3-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": "z-ai/glm-5.3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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