NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contro Z.ai: GLM 5.3 Flash
Un confronto fianco a fianco tra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) e Z.ai: GLM 5.3 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 | Z.ai: GLM 5.3 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | NVIDIA | Z.ai |
| Ingresso | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) |
| Uscita | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,57 €) | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,57 €) |
| Lettura cache | 0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €) | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Output massimo | 943.718 | 943.717 |
| 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.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00140 USD con NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL e 0,00140 USD con Z.ai: GLM 5.3 Flash.
Nel dettaglio
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL è un modello di NVIDIA, e Z.ai: GLM 5.3 Flash è un modello di Z.ai. Entrambi sono modelli di generazione di testo che accettano testo, immagini e video come input e restituiscono testo come output, ed entrambi sono serviti tramite api14 l'uno accanto all'altro. Sono stretti fratelli nel senso che occupano lo stesso slot nello stack di uno sviluppatore: un grande modello multimodale che chiami quando hai bisogno di un unico endpoint per gestire prompt con media misti e documenti lunghi.
I due modelli sono straordinariamente simili sulla carta. Entrambi espongono una finestra di contesto di 1.048.576 token, quindi nessuno dei due ha un vantaggio su quanto puoi inserire in una volta. Entrambi accettano le stesse tre modalità di input e producono solo testo. Le liste di parametri si sovrappongono quasi completamente, coprendo controlli di campionamento come temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty e repetition_penalty, più seed, stop, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning e include_reasoning. Le differenze sono limitate: GLM 5.3 Flash aggiunge parallel_tool_calls e reasoning_effort, mentre Nemotron 3.5 Super VL non elenca quei due. Sul prezzo, il confronto qualitativo pone il costo di input e output in parità, quindi nessuno dei due è significativamente più economico dell'altro. Le date di rilascio differiscono, con GLM 5.3 Flash in arrivo il 2026-08-26 e Nemotron 3.5 Super VL il 2026-10-15.
Per la maggior parte dei compiti la scelta si ridurrà a piccoli dettagli ergonomici piuttosto che a capacità grezza. Se il tuo flusso di lavoro prevede l'emissione di diverse chiamate a strumenti in un turno e vuoi che il modello le esegua in parallelo, GLM 5.3 Flash espone parallel_tool_calls, che Nemotron 3.5 Super VL non elenca. Se vuoi regolare lo sforzo di ragionamento verso l'alto o verso il basso per richiesta, reasoning_effort è parimenti solo sul modello Z.ai. Nemotron 3.5 Super VL, nel frattempo, copre la stessa superficie principale per output strutturati, chiamata di strumenti e ragionamento, quindi qualsiasi compito costruito attorno a una singola chiamata a strumento, una risposta con schema JSON o un passaggio di ragionamento semplice dovrebbe comportarsi in modo comparabile su entrambi. Dato il prezzo in parità e la lunghezza di contesto identica, non c'è alcun argomento di costo o capacità che ti spinga in una direzione.
Passare dall'uno all'altro è banale perché api14 espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client allo stesso base URL, invii lo stesso corpo della richiesta e cambi solo il campo model tra "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" e "z-ai/glm-5.3-flash". Il tuo array messages, le parti di contenuto immagine o video, le definizioni degli strumenti, response_format e i parametri di campionamento si trasferiscono tutti invariati, con l'avvertenza che parallel_tool_calls e reasoning_effort avranno effetto solo sul modello Z.ai. Questo rende pratico mantenere entrambi configurati e instradare per richiesta, oppure fare A/B sul tuo traffico senza riscrivere il codice di 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 "z-ai/glm-5.3-flash", 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": "z-ai/glm-5.3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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