Google: Gemini 3.5 Flash Lite contro Morph: Morph V3 Large
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) e Morph: Morph V3 Large (3,15 USD / 1M token (≈ 2,81 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | Morph: Morph V3 Large | |
|---|---|---|
| Fornitore | Morph | |
| Ingresso | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | 3,15 USD / 1M token (≈ 2,81 €) |
| Uscita | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) | 6,65 USD / 1M token (≈ 5,92 €) |
| Lettura cache | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) | - |
| Scrittura cache | 0,29 USD / 1M token (≈ 0,26 €) | - |
| Ragionamento | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) | - |
| Input audio | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) | - |
| Immagine | 0,000001 USD / immagine (≈ 0,000000935 €) | - |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 262.144 |
| Output massimo | 65.536 | 131.072 |
| Ingresso | text, image, video, file, audio | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 21 lug 2026 | 7 lug 2025 |
Differenze principali
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite costa il 67% in meno sui token di input.
- Morph: Morph V3 Large costa il 24% in meno sui token di output.
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite legge 4.0× più contesto (1.048.576 token).
- Solo Google: Gemini 3.5 Flash Lite supporta chiamata di strumenti.
- Solo Google: Gemini 3.5 Flash Lite supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00542 USD con Google: Gemini 3.5 Flash Lite e 0,00648 USD con Morph: Morph V3 Large.
Nel dettaglio
Google: Gemini 3.5 Flash Lite è un modello testuale di Google, e Morph: Morph V3 Large è un modello testuale di Morph. Entrambi sono serviti tramite api14 sotto la stessa interfaccia compatibile con OpenAI, quindi la scelta tra i due dipende da ciò di cui il tuo carico di lavoro ha effettivamente bisogno, piuttosto che da qualsiasi differenza nel modo in cui ti connetti.
I due differiscono soprattutto per contesto e per ciò che accettano come input. Gemini 3.5 Flash Lite ha una finestra di contesto molto più ampia, oltre un milione di token, mentre Morph V3 Large si ferma a un quarto di milione di token. Gemini 3.5 Flash Lite accetta anche testo, immagini, video, file e audio come input e restituisce testo, mentre Morph V3 Large accetta solo testo. Sui parametri, Gemini 3.5 Flash Lite è l'unico dei due che espone tools, tool choice e controlli di reasoning, inclusi reasoning effort e include reasoning, quindi tutto ciò che richiede function calling o un comportamento di reasoning esplicito punta a lui. Morph V3 Large è l'unico che espone logprobs e top logprobs, il che conta se vuoi probabilità a livello di token. Entrambi supportano structured outputs e response format, quindi non è un fattore decisivo. Sul prezzo, Gemini 3.5 Flash Lite è il più economico dei due per l'input, mentre Morph V3 Large è il più economico dei due per l'output.
Per il lavoro pratico, rivolgiti a Gemini 3.5 Flash Lite quando inserisci documenti lunghi, media misti o qualsiasi cosa che richieda tool call, estrazione strutturata guidata dal reasoning o un contesto di lavoro molto ampio. Il suo input multimodale lo rende la scelta naturale per attività che partono da uno screenshot, una registrazione, un PDF o una clip audio. Rivolgiti a Morph V3 Large quando il tuo compito è testo in input, testo in output, i tuoi prompt rientrano comodamente in un quarto di milione di token, e vuoi logprobs per scoring, confidenza di classificazione o lavoro di campionamento, oppure stai generando molti token di output e vuoi il lato più economico di questo scambio. Se la tua pipeline è puro testo e di lunghezza modesta, Morph V3 Large è un default ragionevole; nel momento in cui entrano in gioco media o tool, non lo è più.
Chiamare l'uno o l'altro modello è la stessa operazione. Punta il tuo client compatibile con OpenAI su api14, mantieni la forma della tua richiesta esistente e imposta il campo model su google/gemini-3.5-flash-lite o morph/morph-v3-large. Tutto il resto, i tuoi messages, temperature, max tokens e response format, si trasferisce invariato. L'unica cosa a cui fare attenzione è che i parametri non sono identici tra i due: tools, tool choice e le opzioni di reasoning si applicano solo a Gemini 3.5 Flash Lite, e logprobs e top logprobs si applicano solo a Morph V3 Large, quindi una richiesta che funziona con uno potrebbe richiedere la rimozione di quei campi prima di funzionare con l'altro.
Ci sono ancora casi in cui il modello meno ovvio vince. Se vuoi probabilità a livello di token insieme alla tua generazione di testo, Morph V3 Large è l'unica opzione qui, dato che Gemini 3.5 Flash Lite non espone logprobs. E se il tuo carico di lavoro è pesante in output piuttosto che in input, Morph V3 Large è il lato più economico sull'output, il che può contare più della dimensione del contesto quando i tuoi prompt sono brevi e le tue completions sono lunghe.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-3.5-flash-lite" a "morph/morph-v3-large", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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": "morph/morph-v3-large",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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