Venice: Uncensored lawan Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Perbandingan berdampingan Venice: Uncensored (US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656)) dan Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (US$0,88 / 1 jt token (≈ Rp 15.820)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Venice: Uncensored | Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct | |
|---|---|---|
| Penyedia | Venice | Qwen |
| Masukan | US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656) | US$0,88 / 1 jt token (≈ Rp 15.820) |
| Keluaran | US$3,15 / 1 jt token (≈ Rp 56.952) | US$2,63 / 1 jt token (≈ Rp 47.460) |
| Baca cache | - | US$0,42 / 1 jt token (≈ Rp 7.594) |
| Jendela konteks | 128.000 | 262.144 |
| Output maks. | 8.192 | 235.929 |
| Masukan | text | image, text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 9 Jul 2025 | 14 Okt 2025 |
Perbedaan utama
- Venice: Uncensored 20% lebih murah untuk token input.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 17% lebih murah untuk token output.
- Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct membaca konteks 2.0× lebih banyak (262.144 token).
- Hanya Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct yang mendukung panggilan alat.
- Hanya Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct yang mendukung output JSON terstruktur.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00228 dengan Venice: Uncensored dan US$0,00219 dengan Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.
Lebih mendalam
Venice: Uncensored adalah model teks dari Venice, dibangun di atas garis keturunan Dolphin Mistral 24B, dan dirilis pada 2025-07-09. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct berasal dari Qwen dan hadir pada 2025-10-14. Keduanya terdaftar di bawah kategori teks di api14, jadi pada permukaan keduanya terlihat seperti endpoint chat completions yang sebanding, tetapi keduanya ditujukan untuk pekerjaan yang berbeda. Venice adalah generator teks dengan satu tujuan, sedangkan Qwen3 VL adalah model instruct multimodal yang juga menangani gambar di sisi input.
Pemisahan paling jelas ada pada konteks dan modalitas. Qwen memiliki jendela konteks yang lebih besar yaitu 262144 token dibandingkan 128000 untuk Venice, sehingga dapat menampung kira-kira dua kali lebih banyak materi dalam satu panggilan. Qwen juga menerima input gambar bersama teks, sedangkan Venice hanya menerima teks; keduanya mengembalikan teks. Pada perkakas, Qwen lebih dapat diprogram dari keduanya: ia adalah satu-satunya dari pasangan ini yang mendukung tools dan tool_choice, dan satu-satunya dengan structured_outputs. Daftar parameternya secara keseluruhan lebih luas, termasuk logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty dan seed, yang tidak diekspos oleh Venice. Venice mencakup kontrol sampling dan pemformatan umum (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p), yang cukup untuk generasi sederhana tetapi tidak untuk alur kerja bergaya agen. Tidak ada model yang ditandai sebagai model penalaran dalam data perbandingan, jadi tidak ada perbedaan berarti untuk dilaporkan di sana.
Untuk pekerjaan sehari hari, pilih berdasarkan apa yang terkandung dalam permintaan dan apa yang harus disambungkan oleh respons. Jika Anda mengirim teks biasa dan menginginkan penulis atau model chat serbaguna, Venice adalah pilihan yang natural, dan itu adalah opsi yang lebih murah pada token input. Jika input Anda mencakup tangkapan layar, diagram, halaman hasil pindai atau gambar lainnya, atau jika Anda perlu model memanggil fungsi, mengembalikan output terstruktur, atau membawa dokumen yang sangat panjang dalam konteks, Qwen adalah yang harus digunakan. Qwen juga merupakan sisi yang lebih murah pada token output, jadi generasi panjang condong ke arahnya bahkan untuk tugas yang hanya teks. Singkatnya: teks masuk, teks keluar, parameter sederhana, Venice. Gambar, tools, output terstruktur, atau konteks yang sangat besar, Qwen.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan chat completions standar, dan mengatur field model ke id yang Anda inginkan. Untuk menggunakan Venice, atur model ke "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". Untuk menggunakan Qwen, atur model ke "qwen/qwen3-vl-8b-instruct". Semua hal lain dalam body permintaan tetap dalam bentuk yang sudah Anda gunakan, dan beralih antara keduanya adalah perubahan satu baris pada id model tersebut. Ingatlah bahwa Qwen menerima bagian konten gambar dalam array messages dan Venice tidak, dan bahwa field tool serta output terstruktur hanya berlaku untuk Qwen.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" ke "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4