Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) è un modello di testo di Dots Studio, elencato nella categoria testo e pubblicato dal provider il 2026-08-14. Recursive: Flint (free) è un modello di testo di Recursive, anch'esso nella categoria testo, con data di pubblicazione del provider 2026-10-21. Entrambi sono offerti come varianti gratuite su api14, quindi nessuno dei due presenta un vantaggio di prezzo rispetto all'altro in base alle informazioni disponibili. I due differiscono principalmente per la quantità di contesto che accettano, per ciò che possono leggere in input e per quali parametri di richiesta rispettano.
Dots3-Note Preview ha la finestra di contesto più ampia dei due, con 512000 token contro 262144 di Flint. Accetta anche input di immagini insieme al testo, mentre Flint accetta solo testo; entrambi producono output di testo. Sul fronte dell'output strutturato, Dots3-Note Preview è quello che lo supporta, quindi se hai bisogno che il modello restituisca dati conformi a uno schema, è il lato da usare. Entrambi i modelli espongono controlli di ragionamento (include_reasoning e reasoning) ed entrambi supportano i tools, quindi il function calling è disponibile su entrambi. Flint aggiunge alcuni parametri di campionamento e ispezione che Dots3-Note Preview non elenca, ovvero logprobs, top_logprobs, seed e stop. Il confronto qualitativo assegna il contesto più ampio a Dots3-Note Preview e l'output strutturato come esclusivo di quest'ultimo, senza differenze significative registrate per il supporto ai tools o al ragionamento.
Per la selezione pratica, scegli Dots3-Note Preview quando il lavoro comporta input lunghi, come documenti di grandi dimensioni, cronologia di conversazioni estese o file di codice di grandi dimensioni, dato che la sua finestra di contesto è circa il doppio. Sceglilo anche quando devi inviare immagini insieme al testo, o quando vuoi che la risposta sia vincolata a uno schema JSON tramite output strutturati. Flint è la scelta migliore quando vuoi un campionamento deterministico tramite seed, o quando hai bisogno di dettagli a livello di token tramite logprobs e top_logprobs, utili per la confidenza di classificazione, gli harness di valutazione e il debug di generazioni anomale. Se il tuo compito è testo semplice in input e testo in output, rientra comodamente in 262144 token e non richiede l'applicazione di schemi, entrambi i modelli faranno il lavoro e la scelta dipende da quali parametri extra ti interessano.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente all'URL di base di api14, fornisci la tua chiave api14 e imposti il campo model all'id che vuoi. Per usare Dots3-Note Preview, imposta il model su "dots-studio/dots-3-note-preview:free". Per usare Flint, impostalo su "recursive/flint-v1.0:free". Tutto il resto nel corpo della richiesta, messages, temperature, max_tokens, tools e il resto, mantiene la stessa forma, quindi passare da uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello anziché una riscrittura della tua integrazione. I parametri che un dato modello non elenca, come seed su Dots3-Note Preview o structured_outputs su Flint, vanno semplicemente omessi per quel modello.
Ci sono casi in cui il modello più piccolo è comunque la scelta giusta. Se dipendi da seed per output riproducibili, o da logprobs e top_logprobs per ispezionare come il modello ha distribuito la probabilità tra i token, Flint è l'unico dei due che elenca quei parametri, quindi resta la scelta migliore indipendentemente dalla dimensione del contesto. Lo stesso vale se stai già eseguendo Flint in produzione e i tuoi input rientrano nella sua finestra di contesto, dato che non c'è alcuna capacità in Dots3-Note Preview di cui avresti strettamente bisogno per un lavoro solo testuale senza immagini o vincoli di schema.