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Nemotron 3.5 Super VL vs Qwen3.8 Flash: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contro Qwen: Qwen3.8 Flash

Un confronto fianco a fianco tra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) e Qwen: Qwen3.8 Flash (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) 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 Super VL	Qwen: Qwen3.8 Flash
Fornitore	NVIDIA	Qwen
Ingresso	0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)	0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)
Uscita	1,75 USD / 1M token (≈ 1,57 €)	1,65 USD / 1M token (≈ 1,47 €)
Lettura cache	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)	0,06 USD / 1M token (≈ 0,05 €)
Finestra di contesto	1.048.576	1.000.000
Output massimo	943.718	131.072
Ingresso	text, image, video	text, image, video
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	15 ott 2026	26 ago 2026

Differenze principali

Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
Qwen: Qwen3.8 Flash costa il 6% in meno sui token di output.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00140 USD con NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL e 0,00135 USD con Qwen: Qwen3.8 Flash.

Nel dettaglio

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL è prodotto da NVIDIA, e Qwen: Qwen3.8 Flash è prodotto da Qwen. Entrambi sono modelli di testo nel senso che restituiscono testo, ed entrambi sono offerti tramite api14 come endpoint compatibili con OpenAI. I due id dei modelli che passerai nelle tue richieste sono "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" e "qwen/qwen3.8-flash". Il modello di NVIDIA è stato rilasciato il 2026-10-15, mentre il modello di Qwen è stato rilasciato prima, il 2026-08-26.

Sulle capacità i due sono vicini. Entrambi accettano testo, immagini e video come input e producono solo testo, quindi nessuno dei due è un modello puramente text-to-text e nessuno dei due genera immagini o audio. Anche le loro finestre di contesto hanno quasi la stessa dimensione: Nemotron 3.5 Super VL dichiara 1.048.576 token e Qwen3.8 Flash dichiara 1.000.000 di token, una differenza di circa quarantottomila token, che difficilmente da sola decide un progetto. Le liste di parametri si sovrappongono ampiamente, inclusi tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs e top_logprobs. Nemotron 3.5 Super VL espone in aggiunta logit_bias, min_p e repetition_penalty, che Qwen3.8 Flash non elenca. Sul prezzo, il costo di input è più o meno lo stesso per entrambi, mentre il costo di output è inferiore su Qwen3.8 Flash.

Per uno sviluppatore che sceglie tra i due, la divisione pratica deriva da quei dettagli. Se hai bisogno di logit_bias per orientare le probabilità dei token, di min_p come soglia di campionamento alternativa, o di repetition_penalty per combattere i loop nelle generazioni lunghe, Nemotron 3.5 Super VL è quello che accetta quei parametri, e Qwen3.8 Flash li rifiuterà o li ignorerà. Se il tuo carico di lavoro è pesante sull'output, per esempio riassunti lunghi, generazione in blocco o cicli di agenti che emettono molti token per chiamata, Qwen3.8 Flash è la scelta più economica sul lato output, e il suo prezzo di input è più o meno lo stesso di quello di NVIDIA, quindi il risparmio deriva da ciò che il modello scrive e non da ciò che invii. Se i tuoi prompt sono dominati da grandi input video o immagini con risposte brevi, la parità sull'input significa che il costo non è un fattore distintivo e puoi decidere in base al supporto dei parametri o a quale comportamento del modello preferisci nei test.

Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model all'id che vuoi. Passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga: sostituisci "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" con "qwen/qwen3.8-flash", o il contrario. Il tuo array messages, le parti di contenuto immagine e video, le definizioni dei tool, response_format e la configurazione dello streaming si trasferiscono tutti invariati, dato che entrambi i modelli accettano lo stesso insieme principale di parametri. Le uniche modifiche che dovresti aspettarti di fare sono rimuovere parametri che solo un lato supporta, come logit_bias, min_p o repetition_penalty quando passi a Qwen3.8 Flash.

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-super-vl" a "qwen/qwen3.8-flash", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL: dettagli e banco di prova →Qwen: Qwen3.8 Flash: dettagli e banco di prova →

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/qwen3.8-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contro Qwen: Qwen3.8 Flash

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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