DeepSeek V4 Pro 0423 vs Nemotron 3.5 Super VL: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 बनाम NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 ($2.27 / 1M टोकन (≈ ₹213.73)) और NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.42)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
प्रोवाइडर	DeepSeek	NVIDIA
इनपुट	$2.27 / 1M टोकन (≈ ₹213.73)	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.42)
आउटपुट	$4.54 / 1M टोकन (≈ ₹427.46)	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹164.74)
कैश रीड	$0.19 / 1M टोकन (≈ ₹17.81)	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.59)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	3,84,000	9,43,718
इनपुट	text	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	24 अप्रैल 2026	15 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL इनपुट tokens पर 77% सस्ता है।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL आउटपुट tokens पर 61% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 के साथ $0.00454 और NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL के साथ $0.00140 है।

विस्तार से

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है। NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL, NVIDIA का एक टेक्स्ट मॉडल है। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी में आते हैं, और दोनों को उनके प्रदाताओं द्वारा उनके लिए सूचीबद्ध तारीखों पर जारी किया गया था, लेकिन इन्हें अलग अलग प्रकार के इनपुट के लिए बनाया गया है।

दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट लंबाई समान है, 1048576 टोकन, इसलिए इनमें से कोई भी आपको दूसरे से बड़ी कार्यशील विंडो नहीं देता। ये लगभग समान सेट के सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर भी उजागर करते हैं, जिनमें temperature, top_p, top_k, min_p, frequency और presence penalties, repetition penalty, seed, stop, logit_bias, logprobs और top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice, साथ ही reasoning से संबंधित विकल्प शामिल हैं। असली अंतर इनपुट मोडालिटी में है। DeepSeek V4 Pro 0423 केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। Nemotron 3.5 Super VL इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है, जिससे यह तब चुनने योग्य बनता है जब आपके प्रॉम्प्ट में कोई स्क्रीनशॉट, आरेख, स्कैन किया गया पृष्ठ या वीडियो क्लिप शामिल हो। दोनों तरफ आउटपुट टेक्स्ट है।

शुद्ध भाषा वाले रोजमर्रा के काम के लिए, इनमें से कोई भी एक उचित डिफ़ॉल्ट है, और कॉन्टेक्स्ट लंबाई में बराबरी का मतलब है कि आप दोनों को बहुत लंबे दस्तावेज़ दे सकते हैं। जब आपका काम किसी लंबी रिपोर्ट का सारांश बनाना, कोड लिखना या रिफ़ैक्टर करना, टेक्स्ट से संरचित फ़ील्ड निकालना, या कोई tool calling लूप चलाना हो, तो DeepSeek V4 Pro 0423 इसे कवर करता है, और इसमें उसके लिए सूचीबद्ध पैरामीटरों का पूरा सेट मौजूद है। जब आपके काम में कुछ दृश्य पढ़ना शामिल हो, जैसे किसी वीडियो में क्या हो रहा है इसका वर्णन करना, किसी इमेज से टेक्स्ट निकालना, या किसी चार्ट के बारे में प्रश्नों के उत्तर देना, तो Nemotron 3.5 Super VL ही वह है जो इनपुट को देख ही सकता है, क्योंकि DeepSeek V4 Pro 0423 केवल टेक्स्ट लेता है। ध्यान दें कि Nemotron max_completion_tokens के बजाय max_tokens सूचीबद्ध करता है, इसलिए यदि आपका क्लाइंट max_completion_tokens भेजता है तो उस मॉडल के लिए आपको उस फ़ील्ड को max_tokens में बदलना चाहिए।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI शैली के क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य chat completions अनुरोध भेजते हैं, और केवल model id बदलते हैं। DeepSeek मॉडल के लिए "deepseek/deepseek-v4-pro" और NVIDIA मॉडल के लिए "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, आपके messages, आपके सैंपलिंग पैरामीटर, आपके tools और आपका response format, ऊपर दिए गए max_tokens नोट के अलावा, जैसा है वैसा ही रहता है।

कीमत पर, NVIDIA मॉडल इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए दोनों में से सस्ता है, इसलिए यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है और लागत मायने रखती है, तो Nemotron 3.5 Super VL अधिक किफ़ायती विकल्प है, और संयोग से यह इमेज और वीडियो के मामलों को भी कवर करता है। DeepSeek V4 Pro 0423 के पक्ष में तर्क केवल टेक्स्ट वाला वह वर्कलोड है जहाँ आप विशेष रूप से DeepSeek मॉडल चाहते हैं, और जब भी इनपुट सादा टेक्स्ट हो और आप उस प्रदाता को पसंद करते हों तो यह स्वाभाविक चुनाव बना रहता है। वर्तमान आंकड़ों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "deepseek/deepseek-v4-pro" से "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 विवरण और प्लेग्राउंड →NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 बनाम NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

स्पेसिफिकेशन

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