Gemini 3.5 Flash Lite vs Morph V3 Large: 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।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite बनाम Morph: Morph V3 Large

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 3.5 Flash Lite ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) और Morph: Morph V3 Large ($3.15 / 1M टोकन (≈ ₹297.79)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 3.5 Flash Lite	Morph: Morph V3 Large
प्रोवाइडर	Google	Morph
इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	$3.15 / 1M टोकन (≈ ₹297.79)
आउटपुट	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)	$6.65 / 1M टोकन (≈ ₹628.67)
कैश रीड	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)	-
कैश राइट	$0.29 / 1M टोकन (≈ ₹27.57)	-
रीज़निंग	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)	-
ऑडियो इनपुट	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)	-
इमेज	$0.000001 / इमेज (≈ ₹0.0000993)	-
वेब सर्च	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	65,536	1,31,072
इनपुट	text, image, video, file, audio	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	21 जुल॰ 2026	7 जुल॰ 2025

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.5 Flash Lite इनपुट tokens पर 67% सस्ता है।
Morph: Morph V3 Large आउटपुट tokens पर 24% सस्ता है।
Google: Gemini 3.5 Flash Lite 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ Google: Gemini 3.5 Flash Lite टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ Google: Gemini 3.5 Flash Lite reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 3.5 Flash Lite के साथ $0.00542 और Morph: Morph V3 Large के साथ $0.00648 है।

विस्तार से

Google: Gemini 3.5 Flash Lite, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, और Morph: Morph V3 Large, Morph का एक टेक्स्ट मॉडल है। दोनों को api14 के ज़रिए एक ही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस से सर्व किया जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपके वर्कलोड को वास्तव में क्या चाहिए, न कि इस बात पर कि आप कैसे कनेक्ट करते हैं।

दोनों में सबसे बड़ा फ़र्क़ कॉन्टेक्स्ट और इनपुट में है। Gemini 3.5 Flash Lite का कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ा है, दस लाख टोकन से भी ज़्यादा, जबकि Morph V3 Large दो लाख पचास हज़ार टोकन पर है। Gemini 3.5 Flash Lite इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइलें और ऑडियो भी लेता है और टेक्स्ट लौटाता है, वहीं Morph V3 Large सिर्फ़ टेक्स्ट लेता है। पैरामीटर की बात करें तो Gemini 3.5 Flash Lite ही इन दोनों में से tools, tool choice और reasoning कंट्रोल देता है, जिनमें reasoning effort और include reasoning भी शामिल हैं, इसलिए जिस भी काम में function calling या स्पष्ट reasoning व्यवहार चाहिए, वह इसी की ओर इशारा करता है। Morph V3 Large ही logprobs और top logprobs देता है, जो तब मायने रखता है जब आपको टोकन स्तर की प्रायिकताएँ चाहिए। दोनों structured outputs और response format को सपोर्ट करते हैं, इसलिए यह निर्णायक कारक नहीं है। कीमत पर, इनपुट के लिए Gemini 3.5 Flash Lite दोनों में सस्ता है, जबकि आउटपुट के लिए Morph V3 Large दोनों में सस्ता है।

व्यावहारिक काम के लिए, Gemini 3.5 Flash Lite तब चुनें जब आप लंबे दस्तावेज़, मिश्रित मीडिया, या ऐसा कुछ भी डाल रहे हों जिसमें tool calls, reasoning से चलने वाला structured extraction, या बहुत बड़ा वर्किंग कॉन्टेक्स्ट चाहिए। इसका मल्टीमॉडल इनपुट इसे ऐसे कामों के लिए स्वाभाविक बनाता है जो स्क्रीनशॉट, रिकॉर्डिंग, PDF या ऑडियो क्लिप से शुरू होते हैं। Morph V3 Large तब चुनें जब आपका काम टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट हो, आपके प्रॉम्प्ट दो लाख पचास हज़ार टोकन के भीतर आराम से आ जाते हों, और आपको या तो स्कोरिंग, क्लासिफ़िकेशन कॉन्फ़िडेंस या सैंपलिंग के काम के लिए logprobs चाहिए, या आप बहुत सारे आउटपुट टोकन बना रहे हैं और उस सौदे का सस्ता पक्ष चाहते हैं। अगर आपकी पाइपलाइन शुद्ध टेक्स्ट है और लंबाई में मामूली है, तो Morph V3 Large एक उचित डिफ़ॉल्ट है; जैसे ही मीडिया या tools तस्वीर में आते हैं, यह नहीं रहता।

किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही काम है। अपने OpenAI-संगत क्लाइंट को api14 पर पॉइंट करें, अपने मौजूदा रिक्वेस्ट आकार को वैसे ही रखें, और model फ़ील्ड को google/gemini-3.5-flash-lite या morph/morph-v3-large पर सेट करें। बाकी सब कुछ, आपके messages, temperature, max tokens और response format, बिना बदलाव के चलता रहता है। एक बात का ध्यान रखें कि पैरामीटर दोनों में एक जैसे नहीं हैं: tools, tool choice और reasoning विकल्प सिर्फ़ Gemini 3.5 Flash Lite पर लागू होते हैं, और logprobs तथा top logprobs सिर्फ़ Morph V3 Large पर लागू होते हैं, इसलिए जो रिक्वेस्ट एक पर काम करती है, उसे दूसरे पर काम करने से पहले उन फ़ील्ड्स को हटाना पड़ सकता है।

ऐसे मामले भी हैं जहाँ कम स्पष्ट मॉडल जीत जाता है। अगर आपको अपने टेक्स्ट जनरेशन के साथ टोकन स्तर की प्रायिकताएँ भी चाहिए, तो यहाँ Morph V3 Large ही एकमात्र विकल्प है, क्योंकि Gemini 3.5 Flash Lite logprobs नहीं देता। और अगर आपका वर्कलोड इनपुट-भारी के बजाय आउटपुट-भारी है, तो Morph V3 Large आउटपुट पर सस्ता पक्ष है, जो तब ज़्यादा मायने रख सकता है जब आपके प्रॉम्प्ट छोटे हों और आपके कम्प्लीशन लंबे हों।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-3.5-flash-lite" से "morph/morph-v3-large" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 3.5 Flash Lite विवरण और प्लेग्राउंड →Morph: Morph V3 Large 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": "morph/morph-v3-large",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemini 3.5 Flash Lite बनाम Morph: Morph V3 Large

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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