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Uncensored vs Qwen3 VL 8B Instruct：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Venice: Uncensored 対 Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Venice: Uncensored（$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)）とQwen: Qwen3 VL 8B Instruct（$0.88 / 100万トークン (≈ ￥138)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Venice: Uncensored	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
プロバイダー	Venice	Qwen
入力	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)	$0.88 / 100万トークン (≈ ￥138)
出力	$3.15 / 100万トークン (≈ ￥497)	$2.63 / 100万トークン (≈ ￥414)
キャッシュ読み取り	-	$0.42 / 100万トークン (≈ ￥66)
コンテキストウィンドウ	128,000	262,144
最大出力	8,192	235,929
入力	text	image, text
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2025/07/09	2025/10/14

主な違い

Venice: Uncensoredは入力トークンが20%安くなっています。
Qwen: Qwen3 VL 8B Instructは出力トークンが17%安くなっています。
Qwen: Qwen3 VL 8B Instructは2.0倍長いコンテキスト（262,144トークン）を読み取れます。
ツール呼び出しに対応しているのはQwen: Qwen3 VL 8B Instructだけです。
構造化JSON出力に対応しているのはQwen: Qwen3 VL 8B Instructだけです。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Venice: Uncensoredで$0.00228、Qwen: Qwen3 VL 8B Instructで$0.00219です。

詳しく見る

Venice: Uncensored は Venice のテキストモデルで、Dolphin Mistral 24B の系統に基づいて構築され、2025-07-09 にリリースされました。Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct は Qwen から提供され、2025-10-14 に登場しました。どちらも api14 のテキストカテゴリに掲載されているため、表面的には同等のチャット補完エンドポイントに見えますが、想定されている用途は異なります。Venice は単一目的のテキスト生成器である一方、Qwen3 VL は入力側で画像も扱うマルチモーダル instruct モデルです。

最も明確な違いはコンテキストとモダリティにあります。Qwen はコンテキストウィンドウが 262144 トークンと、Venice の 128000 に対してより大きく、1 回の呼び出しでおよそ 2 倍の量の素材を保持できます。また Qwen はテキストと並んで画像入力を受け付けますが、Venice はテキストのみを受け付けます。どちらも返すのはテキストです。ツールに関しては、Qwen の方がよりプログラム可能です。この 2 つのうち tools と tool_choice をサポートするのは Qwen だけで、structured_outputs を持つのも Qwen だけです。パラメータ一覧も全体的に Qwen の方が広く、logit_bias、logprobs、top_logprobs、repetition_penalty、seed を含みますが、これらはいずれも Venice は公開していません。Venice は一般的なサンプリングとフォーマットの制御 (frequency_penalty、max_tokens、presence_penalty、response_format、stop、temperature、top_k、top_p) を備えており、単純な生成には十分ですが、エージェント型のワークフローには十分ではありません。比較データではどちらのモデルも推論モデルとしてフラグ付けされていないため、そこに報告すべき意味のある違いはありません。

日々の作業では、リクエストに何が含まれるか、レスポンスを何に接続するかに基づいて選んでください。プレーンテキストを送信し、汎用のライターまたはチャットモデルを求めるなら、Venice が自然な選択であり、入力トークンではより安価な選択肢です。入力にスクリーンショット、図、スキャンしたページ、その他の画像が含まれる場合、またはモデルに関数を呼び出させたい、構造化出力を返させたい、非常に長い文書をコンテキストに保持したい場合は、Qwen を使うべきです。Qwen は出力トークンでも安価な側なので、長い生成はテキストのみのタスクであっても Qwen に有利です。要するに、テキスト入力、テキスト出力、単純なパラメータなら Venice。画像、ツール、構造化出力、または非常に大きなコンテキストなら Qwen です。

どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、標準のチャット補完リクエストを送信し、model フィールドを使いたい id に設定します。Venice を使うには、model を "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" に設定します。Qwen を使うには、model を "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" に設定します。リクエストボディのその他の部分は、すでに使っている形のままで、2 つの切り替えはその model id を 1 行変更するだけです。ただし、Qwen は messages 配列内で画像コンテンツパーツを受け付け、Venice は受け付けないこと、そしてツールと構造化出力のフィールドは Qwen にのみ適用されることに留意してください。

Qwen の方が紙の上では高機能に見えても、Venice の方が良い選択である場合もあります。ワークロードが純粋なテキストで、ツールや構造化出力が不要で、プロンプトが 128000 トークン内に余裕をもって収まるなら、Venice は同じ基本的なチャット補完インターフェースを、考えるべき機能面がより小さい形で提供し、入力ではより安価なモデルです。リクエスト経路にマルチモーダルや関数呼び出しの仕組みを望まないプレーンテキスト生成器を求めるチームは Venice に留まり、画像、ツール呼び出し、またははるかに長いコンテキストが実際に現れたときにだけ Qwen へ移ればよいのです。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition"から"qwen/qwen3-vl-8b-instruct"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Venice: Uncensoredの詳細とプレイグラウンド →Qwen: Qwen3 VL 8B Instructの詳細とプレイグラウンド →

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

Venice: Uncensored 対 Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

仕様

主な違い

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