Nemotron 3.5 Super VL vs Beam 1.0 501B A23B: 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 Super VL बनाम Reflection: Beam 1.0 501B A23B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)) और Reflection: Beam 1.0 501B A23B ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL	Reflection: Beam 1.0 501B A23B
प्रोवाइडर	NVIDIA	Reflection
इनपुट	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)
आउटपुट	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)	$3.50 / 1M टोकन (≈ ₹330.88)
कैश रीड	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	$0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	9,43,718
इनपुट	text, image, video	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	15 अक्टू॰ 2026	16 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL इनपुट tokens पर 50% सस्ता है।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL आउटपुट tokens पर 50% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL के साथ $0.00140 और Reflection: Beam 1.0 501B A23B के साथ $0.00280 है।

विस्तार से

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL को NVIDIA बनाता है, और Reflection: Beam 1.0 501B A23B को Reflection बनाता है। दोनों इस अर्थ में टेक्स्ट मॉडल हैं कि उनका आउटपुट टेक्स्ट है, और दोनों api14 के माध्यम से एक साथ सर्व किए जाते हैं। दोनों प्रोवाइडर अलग कंपनियाँ हैं, इसलिए मॉडल अलग प्रशिक्षण प्रयासों से आते हैं, भले ही यहाँ वे एक ही API सतह के पीछे बैठते हैं।

उनके बीच सबसे स्पष्ट अंतर इनपुट मोडालिटी में है। Nemotron 3.5 Super VL इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, जबकि Beam 1.0 501B A23B केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। दोनों 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट लंबाई सूचीबद्ध करते हैं, इसलिए आप उन्हें कितना फ़ीड कर सकते हैं इसमें कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है। पैरामीटर पर, दोनों सूचियाँ लगभग समान हैं: दोनों frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p का समर्थन करते हैं। Beam 1.0 501B A23B उस सेट के ऊपर reasoning_effort जोड़ता है, जो आपको reasoning की तीव्रता सेट करने का एक नियंत्रण देता है जो Nemotron 3.5 Super VL उजागर नहीं करता। Nemotron 3.5 Super VL इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, इसलिए यदि प्रति टोकन लागत मायने रखती है, तो उसकी ओर झुकना चाहिए।

व्यावहारिक चयन के लिए, उस इनपुट से शुरू करें जो आपके पास वास्तव में है। यदि आपके कार्य में स्क्रीनशॉट, स्कैन किए गए दस्तावेज़, आरेख, फ़ोटो या वीडियो फ़्रेम शामिल हैं, तो Nemotron 3.5 Super VL दोनों में से एकमात्र है जो उस सामग्री को सीधे ले सकता है, इसलिए यह डिफ़ॉल्ट विकल्प है। यदि आपका इनपुट सादा टेक्स्ट है, तो दोनों व्यवहार्य हैं, और निर्णय लागत और नियंत्रण पर आता है। Nemotron 3.5 Super VL इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता है, जो इसे उच्च मात्रा वाले टेक्स्ट कार्य जैसे वर्गीकरण, निष्कर्षण, सारांशीकरण और थोक जनरेशन के लिए आकर्षक बनाता है। Beam 1.0 501B A23B तब विचार करने योग्य है जब आप चाहते हैं कि मॉडल कितना reasoning करता है इस पर स्पष्ट नियंत्रण हो, क्योंकि reasoning_effort वहाँ उपलब्ध है और NVIDIA मॉडल पर नहीं। अन्यथा दोनों कॉन्टेक्स्ट लंबाई और समर्थित पैरामीटर में इतने करीब हैं कि कोई भी लंबे दस्तावेज़, टूल कॉल और संरचित आउटपुट संभाल सकता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि गेटवे एक OpenAI-संगत API उजागर करता है। आप अपने क्लाइंट को उसी base URL पर इंगित करते हैं, वही chat completions शैली का अनुरोध बॉडी भेजते हैं, और केवल model id बदलते हैं। जब आप NVIDIA मॉडल चाहते हैं तो "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" उपयोग करें, और जब आप Reflection मॉडल चाहते हैं तो "reflection/beam-1.0-501b-a23b" उपयोग करें। अनुरोध में बाकी सब कुछ, जिसमें messages, tools, response_format और सैंपलिंग पैरामीटर शामिल हैं, वैसा ही रहता है, ऊपर दी गई पैरामीटर सूचियों के अधीन। इसका मतलब है कि आप तुलना या फ़ॉलबैक के लिए एक ही स्ट्रिंग संपादित करके उनके बीच स्विच कर सकते हैं, बिना अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे।

एक मामला ऐसा है जहाँ Beam 1.0 501B A23B अधिक महंगा होने और केवल टेक्स्ट लेने के बावजूद बेहतर विकल्प है। यदि आपका वर्कलोड टेक्स्ट आधारित है और आपको विशेष रूप से reasoning_effort नियंत्रण चाहिए ताकि मॉडल कितना आंतरिक reasoning करता है इसे ट्यून किया जा सके, तो वह पैरामीटर केवल Reflection मॉडल पर है। उस स्थिति में अतिरिक्त लागत और इमेज तथा वीडियो इनपुट की कमी मायने नहीं रखती, क्योंकि आपके इनपुट टेक्स्ट हैं और आपकी प्राथमिकता खर्च कम करने के बजाय reasoning की गहराई को नियंत्रित करना है। बाकी सब कुछ के लिए, विशेष रूप से इमेज या वीडियो से जुड़े किसी भी काम के लिए, या किसी भी टेक्स्ट वर्कलोड के लिए जहाँ सस्ती दरें निर्णायक कारक हैं, Nemotron 3.5 Super VL अधिक स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" से "reflection/beam-1.0-501b-a23b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL विवरण और प्लेग्राउंड →Reflection: Beam 1.0 501B A23B 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL बनाम Reflection: Beam 1.0 501B A23B

स्पेसिफिकेशन

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