VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite बनाम NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite (मुफ्त) और NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) (मुफ्त) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite | NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | VoyageAI by MongoDB | NVIDIA |
| संदर्भ विंडो | 32,000 | 10,240 |
| अधिकतम आउटपुट | 28,800 | 9,216 |
| इनपुट | text | text, image |
| आउटपुट | rerank | rerank |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 30 सित॰ 2026 | 9 जून 2026 |
मुख्य अंतर
- VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite 3.1× ज़्यादा context पढ़ता है (32,000 tokens)।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "mongodb/rerank-3-lite" से "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/rerank", { body: {
"model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
"query": "What is the capital of France?",
"documents": [
"Paris is the capital of France.",
"Berlin is in Germany."
],
"top_n": 1
} });
console.log(result.results);
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