NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contra Reflection: Beam 1.0 501B A23B
Una comparativa lado a lado de NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) y Reflection: Beam 1.0 501B A23B (1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €)) 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 | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| Proveedor | NVIDIA | Reflection |
| Entrada | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) | 1,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,94 €) |
| Salida | 1,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,56 €) | 3,50 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,12 €) |
| Lectura de caché | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | 0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,12 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Salida máxima | 943.718 | 943.718 |
| Entrada | text, image, video | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 15 oct 2026 | 16 oct 2026 |
Diferencias clave
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 50% más barato en tokens de entrada.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es 50% 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 0,00280 US$ con Reflection: Beam 1.0 501B A23B.
En detalle
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL es fabricado por NVIDIA, y Reflection: Beam 1.0 501B A23B es fabricado por Reflection. Ambos son modelos de texto en el sentido de que su salida es texto, y ambos se sirven a través de api14 uno junto al otro. Los dos proveedores son empresas diferentes, por lo que los modelos provienen de esfuerzos de entrenamiento separados aunque aquí estén detrás de la misma superficie de API.
La división más clara entre ellos está en las modalidades de entrada. Nemotron 3.5 Super VL acepta texto, imágenes y video como entrada, mientras que Beam 1.0 501B A23B acepta solo texto. Ambos indican una longitud de contexto de 1,048,576 tokens, así que no hay una diferencia significativa en cuánto puedes alimentarlos. En cuanto a parámetros, las dos listas son casi idénticas: ambos admiten frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs y top_p. Beam 1.0 501B A23B añade reasoning_effort además de ese conjunto, lo que te da un control para ajustar la intensidad de razonamiento que Nemotron 3.5 Super VL no expone. Nemotron 3.5 Super VL es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida, así que si el costo por token importa, ese es hacia el que conviene inclinarse.
Para la selección práctica, comienza con la entrada que realmente tienes. Si tu tarea involucra capturas de pantalla, documentos escaneados, diagramas, fotos o fotogramas de video, Nemotron 3.5 Super VL es el único de los dos que puede tomar ese material directamente, así que es la opción por defecto. Si tu entrada es texto plano, ambos son viables, y la decisión se reduce a costo y control. Nemotron 3.5 Super VL es más barato tanto en entrada como en salida, lo que lo hace atractivo para trabajo de texto de alto volumen como clasificación, extracción, resumen y generación masiva. Beam 1.0 501B A23B es el que hay que considerar cuando quieres control explícito sobre cuánto razonamiento realiza el modelo, ya que reasoning_effort está disponible allí y no en el modelo de NVIDIA. Por lo demás, los dos son lo suficientemente cercanos en longitud de contexto y parámetros admitidos como para que cualquiera pueda manejar documentos largos, llamadas a herramientas y salida estructurada.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la puerta de enlace expone una API compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la misma URL base, envías el mismo cuerpo de solicitud estilo chat completions, y cambias solo el id del modelo. Usa "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" cuando quieras el modelo de NVIDIA, y "reflection/beam-1.0-501b-a23b" cuando quieras el modelo de Reflection. Todo lo demás en la solicitud, incluidos messages, tools, response_format y parámetros de muestreo, permanece como está, sujeto a las listas de parámetros anteriores. Eso significa que puedes cambiar entre ellos para comparación o respaldo editando una sola cadena, sin reescribir tu integración.
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 "reflection/beam-1.0-501b-a23b": 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Más comparativas
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4