NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contra Qwen: Qwen3.8 Flash
Una comparativa lado a lado de NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) y Qwen: Qwen3.8 Flash (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
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| Proveedor | NVIDIA | Qwen |
| Entrada | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Salida | 1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €) | 1,65 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,46 €) |
| Lectura de caché | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | 0,06 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,05 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 943.718 | 131.072 |
| Entrada | text, image, video | text, image, video |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 15 oct 2026 | 26 ago 2026 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- Qwen: Qwen3.8 Flash es 6% más barato en tokens de salida.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00140 US$ con NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL y 0,00135 US$ con Qwen: Qwen3.8 Flash.
En detalle
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es fabricado por NVIDIA, y Qwen: Qwen3.8 Flash es fabricado por Qwen. Ambos son modelos de texto en el sentido de que devuelven texto, y ambos se ofrecen a través de api14 como endpoints compatibles con OpenAI. Los dos ids de modelo que pasarás en tus solicitudes son "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" y "qwen/qwen3.8-flash". El modelo de NVIDIA se lanzó el 2026-10-15, mientras que el modelo de Qwen se lanzó antes, el 2026-08-26.
En cuanto a capacidades, los dos son similares. Ambos aceptan texto, imagen y video como entrada y producen solo texto, así que ninguno es un modelo puro de texto a texto y ninguno genera imágenes o audio. Sus ventanas de contexto también son de tamaño casi igual: Nemotron 3.5 Super VL lista 1,048,576 tokens y Qwen3.8 Flash lista 1,000,000 tokens, una diferencia de aproximadamente cuarenta y ocho mil tokens, que es poco probable que decida un proyecto por sí sola. Las listas de parámetros se superponen en gran medida, incluyendo tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs y top_logprobs. Nemotron 3.5 Super VL además expone logit_bias, min_p y repetition_penalty, que Qwen3.8 Flash no lista. En cuanto al precio, el costo de entrada es casi el mismo para ambos, mientras que el costo de salida es menor en Qwen3.8 Flash.
Para un desarrollador que elige entre ellos, la división práctica se deriva de esos detalles. Si necesitas logit_bias para dirigir las probabilidades de los tokens, min_p como un corte de muestreo alternativo, o repetition_penalty para combatir bucles en generaciones largas, Nemotron 3.5 Super VL es el que acepta esos parámetros, y Qwen3.8 Flash los rechazará o ignorará. Si tu carga de trabajo es intensiva en salida, por ejemplo resúmenes largos, generación masiva o bucles de agentes que emiten muchos tokens por llamada, Qwen3.8 Flash es la opción más barata en el lado de la salida, y su precio de entrada es casi el mismo que el de NVIDIA, así que el ahorro proviene de lo que el modelo escribe y no de lo que envías. Si tus prompts están dominados por grandes entradas de video o imagen con respuestas cortas, el empate en la entrada significa que el costo no es un diferenciador y puedes decidir por el soporte de parámetros o por el comportamiento del modelo que prefieras en las pruebas.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model al id que quieras. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea: reemplaza "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" con "qwen/qwen3.8-flash", o al revés. Tu arreglo de messages, las partes de contenido de imagen y video, las definiciones de tools, response_format y la configuración de streaming se mantienen sin cambios, ya que ambos modelos aceptan el mismo conjunto central de parámetros. Las únicas ediciones que deberías esperar hacer son eliminar parámetros que solo admite un lado, como logit_bias, min_p o repetition_penalty cuando te cambies a Qwen3.8 Flash.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" a "qwen/qwen3.8-flash": 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": "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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