NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contro Reflection: Beam 1.0 501B A23B
Un confronto fianco a fianco tra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) e Reflection: Beam 1.0 501B A23B (1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €)) 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 | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| Fornitore | NVIDIA | Reflection |
| Ingresso | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | 1,05 USD / 1M token (≈ 0,94 €) |
| Uscita | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,56 €) | 3,50 USD / 1M token (≈ 3,12 €) |
| Lettura cache | 0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €) | 0,14 USD / 1M token (≈ 0,12 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Output massimo | 943.718 | 943.718 |
| Ingresso | text, image, video | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 15 ott 2026 | 16 ott 2026 |
Differenze principali
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL costa il 50% in meno sui token di input.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL costa il 50% 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 0,00280 USD con Reflection: Beam 1.0 501B A23B.
Nel dettaglio
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL è realizzato da NVIDIA, e Reflection: Beam 1.0 501B A23B è realizzato da Reflection. Entrambi sono modelli di testo nel senso che il loro output è testo, ed entrambi sono serviti tramite api14 l'uno accanto all'altro. I due provider sono aziende diverse, quindi i modelli provengono da sforzi di addestramento separati anche se qui stanno dietro la stessa superficie API.
La divisione più chiara tra loro è nelle modalità di input. Nemotron 3.5 Super VL accetta testo, immagini e video come input, mentre Beam 1.0 501B A23B accetta solo testo. Entrambi indicano una lunghezza di contesto di 1.048.576 token, quindi non c'è una differenza significativa in quanto si può fornire loro. Sui parametri, le due liste sono quasi identiche: entrambi supportano frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. Beam 1.0 501B A23B aggiunge reasoning_effort oltre a questo insieme, il che offre una manopola per regolare l'intensità del ragionamento che Nemotron 3.5 Super VL non espone. Nemotron 3.5 Super VL è il più economico dei due sia in input che in output, quindi se il costo per token conta, è quello verso cui orientarsi.
Per la selezione pratica, iniziare dall'input che si ha effettivamente. Se il compito coinvolge screenshot, documenti scansionati, diagrammi, foto o fotogrammi video, Nemotron 3.5 Super VL è l'unico dei due che può prendere quel materiale direttamente, quindi è la scelta predefinita. Se l'input è testo semplice, entrambi sono validi, e la decisione si riduce a costo e controllo. Nemotron 3.5 Super VL è più economico sia in input che in output, il che lo rende attraente per lavori di testo ad alto volume come classificazione, estrazione, riassunto e generazione in blocco. Beam 1.0 501B A23B è quello da considerare quando si vuole controllo esplicito su quanto ragionamento fa il modello, dato che reasoning_effort è disponibile lì e non sul modello NVIDIA. Per il resto i due sono abbastanza vicini in lunghezza di contesto e parametri supportati che entrambi possono gestire documenti lunghi, chiamate a strumenti e output strutturato.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Si punta il client allo stesso base URL, si invia lo stesso corpo di richiesta in stile chat completions, e si cambia solo l'id del modello. Usare "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" quando si vuole il modello NVIDIA, e "reflection/beam-1.0-501b-a23b" quando si vuole il modello Reflection. Tutto il resto nella richiesta, inclusi messages, tools, response_format e parametri di campionamento, resta com'è, soggetto alle liste di parametri sopra. Questo significa che si può passare dall'uno all'altro per confronto o fallback modificando una singola stringa, senza riscrivere l'integrazione.
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 "reflection/beam-1.0-501b-a23b", 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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