NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) contro Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2
Un confronto fianco a fianco tra NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) (Gratis) e Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 (0,02 USD / 1M token (≈ 0,02 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) | Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 | |
|---|---|---|
| Fornitore | NVIDIA | Sentence Transformers |
| Ingresso | - | 0,02 USD / 1M token (≈ 0,02 €) |
| Finestra di contesto | 32.768 | 512 |
| Output massimo | 29.491 | 460 |
| Ingresso | text, image | text |
| Uscita | embeddings | embeddings |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 21 ott 2026 | 17 nov 2025 |
Differenze principali
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) legge 64.0× più contesto (32.768 token).
Nel dettaglio
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) è un modello di embedding di NVIDIA, elencato con l'id modello nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free. Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 è un modello di embedding di Sentence Transformers, elencato con l'id modello sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Entrambi appartengono alla categoria embeddings, quindi nessuno dei due genera completamenti di chat o testo libero. Ognuno riceve un input e restituisce un vettore, che poi usi per ricerca, clustering, deduplicazione, classificazione o lavori downstream simili.
La differenza più chiara tra loro è la lunghezza del contesto. Nemotron 3.5 Embed 8B accetta fino a 32768 token, mentre all-mpnet-base-v2 accetta fino a 512 token. È un divario ampio, e cambia ciò che puoi inviare a ciascun modello in una singola chiamata. Nemotron 3.5 Embed 8B accetta anche input sia testuali che di immagini, mentre all-mpnet-base-v2 accetta solo testo. Entrambi restituiscono embedding come unica modalità di output, e nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non puoi regolare opzioni di stile di campionamento su nessuno dei due lati. Il confronto qualitativo indica Nemotron 3.5 Embed 8B come quello con il contesto più ampio, ed è l'unico dei due che gestisce le immagini.
Per il lavoro pratico, la scelta di solito deriva dal tuo input. Se stai creando embedding di documenti lunghi, intere pagine, trascrizioni o qualsiasi cosa che superi comodamente qualche centinaio di token, Nemotron 3.5 Embed 8B ti permette di inviare quel contenuto in un unico pezzo invece di suddividerlo in chunk e riconciliare i risultati. Se devi creare embedding di immagini insieme al testo, o costruire un indice misto, è l'unica opzione qui che accetta input di immagini. all-mpnet-base-v2 è adatto quando i tuoi input sono brevi, come frasi, titoli, query brevi o singoli passaggi, e vuoi un modello di embedding testuale semplice. È anche il più vecchio dei due per data di rilascio del provider, anche se questo da solo non decide nulla.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'endpoint embeddings, invii il tuo input e imposti il campo model all'id che vuoi. Per passare da uno all'altro, cambia solo quell'id modello, da nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free a sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 o viceversa. La forma della richiesta, l'autenticazione e la gestione della risposta restano le stesse, quindi puoi spostare una pipeline esistente modificando una sola stringa. La tabella dei prezzi live su questa pagina mostra quanto costa ogni chiamata, quindi controllala lì invece di presumerlo.
Ci sono ancora casi in cui all-mpnet-base-v2 è la scelta migliore. Se ogni input di cui crei l'embedding è testo breve ben sotto i 512 token, il suo contesto più piccolo non è un limite, ed eviti di pagare per capacità che non userai. È anche la scelta più semplice quando vuoi specificamente un modello di embedding solo testuale e non hai contenuti di immagini nella tua pipeline. Nemotron 3.5 Embed 8B resta la scelta quando contano la lunghezza del contesto o l'input di immagini, ma per carichi di lavoro brevi e di solo testo il modello più piccolo è del tutto adeguato.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free" a "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", 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.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));
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