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Muse Spark Open vs Nemotron 3.5 Super VL: precio de la API, contexto y funciones · api14

Meta: Muse Spark Open contra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

Una comparativa lado a lado de Meta: Muse Spark Open (4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €)) 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

	Meta: Muse Spark Open	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Proveedor	Meta	NVIDIA
Entrada	4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €)	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)
Salida	14,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 13,25 €)	1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €)
Lectura de caché	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)	0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)
Ventana de contexto	1.048.576	1.048.576
Salida máxima	943.718	943.718
Entrada	text, image, video, file, audio	text, image, video
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	15 oct 2026	15 oct 2026

Diferencias clave

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 88% más barato en tokens de entrada.
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 88% más barato en tokens de salida.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,01 US$ con Meta: Muse Spark Open y 0,00140 US$ con NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.

En detalle

Meta: Muse Spark Open es un modelo de salida de texto de Meta, y NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es un modelo de salida de texto de NVIDIA. Ambos figuran en api14 dentro de la categoría de texto, y ambos tienen una fecha de lanzamiento del proveedor del 2026-10-15. Ninguno es un endpoint de herramienta especializado ni una variante de razonamiento dedicada según los campos listados; son modelos generales de chat y completado que se invocan de la misma forma que cualquier otra cosa en la pasarela.

Los dos modelos comparten una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, así que no hay una diferencia significativa en cuánto se puede enviar en una sola solicitud. Donde divergen es en la modalidad de entrada. Muse Spark Open acepta entrada de texto, imagen, vídeo, archivo y audio. Nemotron 3.5 Super VL acepta entrada de texto, imagen y vídeo, lo que significa que no admite audio ni cargas de archivos arbitrarios. Ambos devuelven solo texto. En los parámetros admitidos, las dos listas son idénticas: controles de muestreo como temperature, top_p, top_k, min_p, las penalizaciones de frecuencia y presencia, repetition penalty, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs y top_logprobs, además de reasoning y reasoning_effort, include_reasoning, response_format, structured_outputs, tools y tool_choice. Así que ninguno de los dos modelos tiene una capacidad exclusiva entre los parámetros listados; la diferencia práctica son los tipos de entrada adicionales en el lado de Meta y el precio en el lado de NVIDIA.

Para la mayoría de las tareas cualquiera de los dos modelos sirve, y la elección se reduce al tipo de entrada y al presupuesto. Si tu canalización introduce audio, o necesitas pasar un archivo directamente en lugar de extraer su contenido por tu cuenta, Muse Spark Open es el que acepta esas entradas. Si tus entradas son texto, imágenes o vídeo, Nemotron 3.5 Super VL cubre el mismo terreno y es la opción más barata tanto en tokens de entrada como de salida, por lo que es el valor predeterminado sensato para trabajo de gran volumen donde el coste importa. Como las ventanas de contexto coinciden, los flujos de trabajo de documentos largos y vídeos largos no obligan a elegir un modelo sobre el otro solo por razones de tamaño.

Invocar cualquiera de los dos modelos a través de api14 usa la misma interfaz compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la pasarela, envías una solicitud de chat completions con la forma habitual, y estableces el campo model en "meta/muse-spark-open" o "nvidia/nemotron-3.5-super-vl". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, incluidos messages, tools, response_format y los parámetros de muestreo, permanece igual, así que cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo. Lo mismo se aplica al streaming y a cualquier SDK que te permita sobrescribir la URL base y el nombre del modelo.

Hay un caso en el que el modelo más caro sigue siendo la elección correcta: cuando la solicitud incluye audio o una carga de archivo. Nemotron 3.5 Super VL no lista esas modalidades de entrada, así que para esas solicitudes Muse Spark Open es la única opción de las dos, y la diferencia de precio deja de ser el factor decisivo. Para trabajo con texto, imágenes y vídeo, el modelo más barato de NVIDIA es el mejor valor predeterminado.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta/muse-spark-open" a "nvidia/nemotron-3.5-super-vl": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Meta: Muse Spark Open →Detalles y entorno de pruebas de NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL →

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);

Meta: Muse Spark Open contra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

Más comparativas