DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Una comparativa lado a lado de DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €)) y NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Proveedor | DeepSeek | NVIDIA |
| Entrada | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Salida | 11,20 US$ / 1M fragmentos (≈ 9,97 €) | 1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €) |
| Lectura de caché | 0,47 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,42 €) | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Salida máxima | 393.216 | 943.718 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 24 abr 2026 | 15 oct 2026 |
Diferencias clave
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 91% más barato en tokens de entrada.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 84% más barato en tokens de salida.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,01 US$ con DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 y 0,00140 US$ con NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.
En detalle
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 es un modelo de texto de DeepSeek. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es un modelo de texto de NVIDIA. Ambos se encuentran en la categoría de texto en api14, y ambos fueron lanzados por sus proveedores en las fechas indicadas para cada uno, pero están diseñados para distintos tipos de entrada.
Los dos modelos comparten la misma longitud de contexto de 1048576 tokens, por lo que ninguno ofrece una ventana de trabajo más amplia que el otro. También exponen casi el mismo conjunto de parámetros de muestreo y control, incluidos temperature, top_p, top_k, min_p, las penalizaciones de frecuencia y presencia, la penalización por repetición, seed, stop, logit_bias, logprobs y top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice, además de las opciones relacionadas con el razonamiento. La verdadera diferencia está en las modalidades de entrada. DeepSeek V4 Pro 0423 acepta solo texto y devuelve texto. Nemotron 3.5 Super VL acepta texto, imagen y video como entrada y devuelve texto, lo que lo convierte en la opción a elegir cuando tu prompt incluye una captura de pantalla, un diagrama, una página escaneada o un clip de video. La salida en ambos casos es texto.
Para el trabajo diario que es puramente lenguaje, cualquiera de los dos es un valor predeterminado razonable, y el empate en la longitud de contexto significa que puedes alimentar documentos muy largos a ambos. Cuando tu tarea es resumir un informe extenso, redactar o refactorizar código, extraer campos estructurados de texto o ejecutar un bucle de llamadas a herramientas, DeepSeek V4 Pro 0423 lo cubre, y cuenta con el conjunto completo de parámetros listados para él. Cuando tu tarea implica leer algo visual, como describir lo que sucede en un video, extraer texto de una imagen o responder preguntas sobre un gráfico, Nemotron 3.5 Super VL es el que puede ver la entrada, porque DeepSeek V4 Pro 0423 acepta solo texto. Ten en cuenta que Nemotron lista max_tokens en lugar de max_completion_tokens, así que si tu cliente envía max_completion_tokens deberías cambiar ese campo a max_tokens para ese modelo.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente de estilo OpenAI a la URL base de api14, envías tu solicitud habitual de chat completions y cambias solo el id del modelo. Usa "deepseek/deepseek-v4-pro" para el modelo de DeepSeek y "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" para el modelo de NVIDIA. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, tus mensajes, tus parámetros de muestreo, tus herramientas y tu formato de respuesta, permanece igual, aparte de la nota sobre max_tokens anterior.
En cuanto al precio, el modelo de NVIDIA es el más barato de los dos tanto para entrada como para salida, así que si tu carga de trabajo es solo texto y el costo importa, Nemotron 3.5 Super VL es la opción más económica, y además cubre los casos de imagen y video. El argumento a favor de DeepSeek V4 Pro 0423 es la carga de trabajo de solo texto en la que quieres específicamente el modelo de DeepSeek, y sigue siendo la elección natural siempre que la entrada sea texto plano y prefieras ese proveedor. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para ver las cifras actuales.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "deepseek/deepseek-v4-pro" a "nvidia/nemotron-3.5-super-vl": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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);
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