Nemotron 3.5 Embed 8B (free) vs all-mpnet-base-v2: 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।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) बनाम Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) (मुफ्त) और Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 ($0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)	Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2
प्रोवाइडर	NVIDIA	Sentence Transformers
इनपुट	-	$0.02 / 1M टोकन (≈ ₹1.65)
संदर्भ विंडो	32,768	512
अधिकतम आउटपुट	29,491	460
इनपुट	text, image	text
आउटपुट	embeddings	embeddings
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	21 अक्टू॰ 2026	17 नव॰ 2025

मुख्य अंतर

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) 64.0× ज़्यादा context पढ़ता है (32,768 tokens)।

विस्तार से

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) NVIDIA का एक embedding मॉडल है, जो मॉडल id nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free के अंतर्गत सूचीबद्ध है। Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2, Sentence Transformers का एक embedding मॉडल है, जो मॉडल id sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों embeddings श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी chat completions या free text उत्पन्न नहीं करता। प्रत्येक एक input लेता है और एक vector लौटाता है, जिसे आप फिर search, clustering, deduplication, classification या इसी तरह के downstream काम के लिए उपयोग करते हैं।

इनके बीच सबसे स्पष्ट अंतर context length है। Nemotron 3.5 Embed 8B अधिकतम 32768 tokens स्वीकार करता है, जबकि all-mpnet-base-v2 अधिकतम 512 tokens स्वीकार करता है। यह एक बड़ा अंतर है, और यह बदल देता है कि आप एक ही call में प्रत्येक मॉडल को क्या दे सकते हैं। Nemotron 3.5 Embed 8B text और image दोनों input स्वीकार करता है, जबकि all-mpnet-base-v2 केवल text स्वीकार करता है। दोनों अपने एकमात्र output modality के रूप में embeddings लौटाते हैं, और कोई भी supported parameters सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आप किसी भी तरफ sampling style विकल्पों को tune नहीं कर सकते। qualitative comparison में Nemotron 3.5 Embed 8B को बड़े context वाला बताया गया है, और यह दोनों में से एकमात्र है जो images को किसी भी रूप में संभालता है।

व्यावहारिक काम के लिए, चुनाव आमतौर पर आपके input से तय होता है। यदि आप लंबे documents, पूरे pages, transcripts या ऐसा कुछ भी embed कर रहे हैं जो आसानी से कुछ सौ tokens से अधिक हो, तो Nemotron 3.5 Embed 8B आपको उस सामग्री को एक ही टुकड़े में भेजने देता है, बजाय इसे chunks में बांटने और परिणामों को मिलाने के। यदि आपको text के साथ images embed करने हैं, या एक मिश्रित index बनाना है, तो यह यहाँ एकमात्र विकल्प है जो image input स्वीकार करता है। all-mpnet-base-v2 तब उचित है जब आपके inputs छोटे हों, जैसे sentences, titles, छोटी queries या अलग-अलग passages, और आप एक सीधा text embedding मॉडल चाहते हों। यह provider release date के हिसाब से दोनों में पुराना भी है, हालांकि अकेले यह कुछ तय नहीं करता।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI-compatible है। आप अपने client को embeddings endpoint पर इंगित करते हैं, अपना input भेजते हैं, और model field को अपनी इच्छित id पर सेट करते हैं। इनके बीच स्विच करने के लिए, केवल उस model id को बदलें, nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free से sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 या इसके विपरीत। request का स्वरूप, authentication और response handling वही रहते हैं, इसलिए आप एक मौजूदा pipeline को एक string संपादित करके स्थानांतरित कर सकते हैं। इस पृष्ठ पर live price table दिखाता है कि प्रत्येक call की लागत क्या है, इसलिए मान लेने के बजाय इसे वहीं देखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ all-mpnet-base-v2 बेहतर चुनाव है। यदि आप जो भी input embed करते हैं वह 512 tokens से काफी कम छोटा text है, तो इसका छोटा context कोई सीमा नहीं है, और आप उस capacity के लिए भुगतान करने से बचते हैं जिसका आप उपयोग नहीं करेंगे। यह तब भी सरल विकल्प है जब आप विशेष रूप से text-only embedding मॉडल चाहते हैं और आपकी pipeline में कोई image सामग्री नहीं है। Nemotron 3.5 Embed 8B तब चुनाव बना रहता है जब context length या image input मायने रखता है, लेकिन छोटे, सादे text workloads के लिए छोटा मॉडल पूरी तरह पर्याप्त है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free" से "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) विवरण और प्लेग्राउंड →Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 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.embeddings.create({
  "model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) बनाम Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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एक string से बदलें

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