Muse Spark Open 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।

Meta: Muse Spark Open बनाम NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark Open ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark Open	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
प्रोवाइडर	Meta	NVIDIA
इनपुट	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)
आउटपुट	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	9,43,718
इनपुट	text, image, video, file, audio	text, image, video
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	15 अक्टू॰ 2026	15 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL इनपुट tokens पर 88% सस्ता है।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL आउटपुट tokens पर 88% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark Open के साथ $0.01 और NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL के साथ $0.00140 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Spark Open, Meta का एक टेक्स्ट आउटपुट मॉडल है, और NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL, NVIDIA का एक टेक्स्ट आउटपुट मॉडल है। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं, और दोनों की प्रदाता रिलीज़ तिथि 2026-10-15 है। जहाँ तक सूचीबद्ध फ़ील्ड्स का सवाल है, इनमें से कोई भी विशेष टूल एंडपॉइंट या समर्पित रीज़निंग वेरिएंट नहीं है; ये सामान्य चैट और कम्प्लीशन मॉडल हैं जिन्हें आप उसी तरह कॉल करते हैं जैसे आप गेटवे पर किसी और चीज़ को कॉल करते हैं।

दोनों मॉडलों का कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में आप कितना भेज सकते हैं, इसमें कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है। जहाँ इनमें फ़र्क़ है वह इनपुट मोडैलिटी है। Muse Spark Open टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है। Nemotron 3.5 Super VL टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है, जिसका अर्थ है कि यह ऑडियो या मनमाने फ़ाइल अपलोड नहीं लेता। दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। समर्थित पैरामीटर पर दोनों सूचियाँ समान हैं: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency और presence penalties, repetition penalty, seed, stop, max_tokens, logit_bias, logprobs और top_logprobs जैसे सैंपलिंग नियंत्रण, साथ ही reasoning और reasoning_effort, include_reasoning, response_format, structured_outputs, tools और tool_choice। इसलिए सूचीबद्ध पैरामीटर में से किसी में भी किसी मॉडल के पास अनन्य क्षमता नहीं है; व्यावहारिक अंतर Meta की ओर अतिरिक्त इनपुट प्रकारों का और NVIDIA की ओर मूल्य निर्धारण का है।

अधिकांश कार्यों के लिए कोई भी मॉडल काम कर देगा, और चुनाव इनपुट प्रकार और बजट पर निर्भर करता है। यदि आपकी पाइपलाइन ऑडियो फ़ीड करती है, या आपको सामग्री स्वयं निकालने के बजाय सीधे फ़ाइल पास करनी है, तो Muse Spark Open वही है जो उन इनपुट को स्वीकार करता है। यदि आपके इनपुट टेक्स्ट, इमेज या वीडियो हैं, तो Nemotron 3.5 Super VL वही दायरा कवर करता है और इनपुट तथा आउटपुट दोनों टोकन पर सस्ता विकल्प है, इसलिए उच्च मात्रा वाले उस काम के लिए यह उपयुक्त डिफ़ॉल्ट है जहाँ लागत मायने रखती है। चूँकि कॉन्टेक्स्ट विंडो समान हैं, लंबे दस्तावेज़ और लंबे वीडियो वर्कफ़्लो केवल आकार के आधार पर एक मॉडल को दूसरे पर बाध्य नहीं करते।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी OpenAI-संगत इंटरफ़ेस का उपयोग करता है। आप अपने क्लाइंट को गेटवे की ओर इंगित करते हैं, सामान्य स्वरूप में चैट कम्प्लीशन अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को "meta/muse-spark-open" या "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जिसमें messages, tools, response_format और सैंपलिंग पैरामीटर शामिल हैं, वैसा ही रहता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है। यही स्ट्रीमिंग पर और उन किसी भी SDK पर लागू होता है जो आपको base URL और मॉडल नाम ओवरराइड करने देता है।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ अधिक महँगा मॉडल फिर भी सही चुनाव है: जब अनुरोध में ऑडियो या फ़ाइल अपलोड शामिल हो। Nemotron 3.5 Super VL उन इनपुट मोडैलिटी को सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए उन अनुरोधों के लिए दोनों में से Muse Spark Open ही एकमात्र विकल्प है, और मूल्य अंतर निर्णायक कारक रहना बंद हो जाता है। टेक्स्ट, इमेज और वीडियो काम के लिए, सस्ता NVIDIA मॉडल बेहतर डिफ़ॉल्ट है।

एक string से बदलें

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

Meta: Muse Spark Open 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);

Meta: Muse Spark Open बनाम NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

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