Meta: Muse Spark Open contre NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Spark Open (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €)) et NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Meta: Muse Spark Open | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | NVIDIA |
| Entrée | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €) | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) |
| Sortie | 14,88 $US / 1M jetons (≈ 13,25 €) | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) |
| Lecture du cache | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 943 718 | 943 718 |
| Entrée | text, image, video, file, audio | text, image, video |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 15 oct. 2026 | 15 oct. 2026 |
Principales différences
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL est 88% moins cher sur les tokens d’entrée.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL est 88% moins cher sur les tokens de sortie.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,01 $US avec Meta: Muse Spark Open et 0,00140 $US avec NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.
En détail
Meta : Muse Spark Open est un modèle de sortie texte de Meta, et NVIDIA : Nemotron 3.5 Super VL est un modèle de sortie texte de NVIDIA. Les deux sont répertoriés sur api14 dans la catégorie texte, et tous deux portent une date de publication fournisseur du 2026-10-15. Ni l'un ni l'autre n'est un point de terminaison d'outil spécialisé ou une variante de raisonnement dédiée d'après les champs listés ; ce sont des modèles généraux de chat et de complétion que vous appelez de la même manière que n'importe quoi d'autre sur la passerelle.
Les deux modèles partagent une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons, il n'y a donc pas de différence significative dans la quantité que vous pouvez envoyer en une seule requête. Là où ils divergent, c'est sur la modalité d'entrée. Muse Spark Open accepte les entrées texte, image, vidéo, fichier et audio. Nemotron 3.5 Super VL accepte les entrées texte, image et vidéo, ce qui signifie qu'il ne prend pas en charge l'audio ni les téléversements de fichiers arbitraires. Les deux renvoient uniquement du texte. Sur les paramètres pris en charge, les deux listes sont identiques : les contrôles d'échantillonnage tels que temperature, top_p, top_k, min_p, les pénalités de fréquence et de présence, repetition penalty, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs et top_logprobs, plus reasoning et reasoning_effort, include_reasoning, response_format, structured_outputs, tools et tool_choice. Ainsi, aucun des deux modèles n'a de capacité exclusive parmi les paramètres listés ; la différence pratique réside dans les types d'entrée supplémentaires du côté de Meta et dans la tarification du côté de NVIDIA.
Pour la plupart des tâches, l'un ou l'autre modèle fera l'affaire, et le choix se résume au type d'entrée et au budget. Si votre pipeline injecte de l'audio, ou si vous devez transmettre un fichier directement plutôt que d'en extraire le contenu vous-même, Muse Spark Open est celui qui accepte ces entrées. Si vos entrées sont du texte, des images ou de la vidéo, Nemotron 3.5 Super VL couvre le même terrain et est l'option la moins chère sur les jetons d'entrée comme de sortie, c'est donc le choix par défaut judicieux pour le travail à gros volume où le coût compte. Comme les fenêtres de contexte correspondent, les flux de travail sur de longs documents et de longues vidéos n'imposent pas un modèle plutôt que l'autre pour des raisons de taille uniquement.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 utilise la même interface compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la passerelle, envoyez une requête de complétions de chat sous la forme habituelle, et définissez le champ model sur "meta/muse-spark-open" ou "nvidia/nemotron-3.5-super-vl". Tout le reste dans le corps de la requête, y compris messages, tools, response_format et les paramètres d'échantillonnage, reste identique, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant du modèle. Il en va de même pour le streaming et pour tout SDK qui vous permet de remplacer l'URL de base et le nom du modèle.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta/muse-spark-open" par "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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