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DeepSeek V4 Pro 0423 vs Nemotron 3.5 Super VL：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 対 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423（$5.60 / 100万トークン (≈ ￥884)）とNVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）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

	DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
プロバイダー	DeepSeek	NVIDIA
入力	$5.60 / 100万トークン (≈ ￥884)	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)
出力	$11.20 / 100万トークン (≈ ￥1,768)	$1.75 / 100万トークン (≈ ￥276)
キャッシュ読み取り	$0.47 / 100万トークン (≈ ￥75)	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)
コンテキストウィンドウ	1,048,576	1,048,576
最大出力	393,216	943,718
入力	text	text, image, video
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/04/24	2026/10/15

主な違い

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは入力トークンが91%安くなっています。
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは出力トークンが84%安くなっています。
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、DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423で$0.01、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLで$0.00140です。

詳しく見る

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 は DeepSeek のテキストモデルです。NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL は NVIDIA のテキストモデルです。どちらも api14 上のテキストカテゴリに属し、どちらもそれぞれに記載された日付にプロバイダーからリリースされていますが、異なる種類の入力向けに作られています。

両モデルは 1048576 トークンという同じコンテキスト長を共有しているため、どちらかがより長い作業ウィンドウを提供するわけではありません。また、temperature、top_p、top_k、min_p、frequency および presence ペナルティ、repetition penalty、seed、stop、logit_bias、logprobs と top_logprobs、response_format、structured_outputs、tools と tool_choice、さらに reasoning 関連のオプションを含め、ほぼ同じサンプリングおよび制御パラメータのセットを公開しています。本当の違いは入力モダリティにあります。DeepSeek V4 Pro 0423 はテキストのみを受け取り、テキストを返します。Nemotron 3.5 Super VL はテキスト、画像、動画を入力として受け取り、テキストを返すため、プロンプトにスクリーンショット、図、スキャンしたページ、動画クリップが含まれる場合に選ぶべきモデルです。両者とも出力はテキストです。

純粋に言語だけの日々の作業では、どちらも妥当なデフォルトであり、コンテキスト長が同じであるため、非常に長いドキュメントをどちらにも投入できます。長いレポートの要約、コードの起草やリファクタリング、テキストからの構造化フィールドの抽出、ツール呼び出しループの実行といったタスクでは、DeepSeek V4 Pro 0423 が対応し、記載されているパラメータの完全なセットを備えています。動画で何が起きているかの説明、画像からのテキスト抽出、チャートに関する質問への回答など、視覚的なものを読むタスクでは、Nemotron 3.5 Super VL だけが入力をそもそも見ることができます。DeepSeek V4 Pro 0423 はテキストのみを受け取るためです。Nemotron は max_completion_tokens ではなく max_tokens を記載している点に注意してください。クライアントが max_completion_tokens を送信する場合は、そのモデルではそのフィールドを max_tokens に切り替える必要があります。

どちらのモデルも api14 経由での呼び出しは同じように機能します。API が OpenAI 互換だからです。既存の OpenAI 形式のクライアントを api14 のベース URL に向け、いつもの chat completions リクエストを送信し、model id だけを変更します。DeepSeek モデルには "deepseek/deepseek-v4-pro" を、NVIDIA モデルには "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" を使用します。リクエストボディのその他すべて、つまり messages、サンプリングパラメータ、tools、response format は、上記の max_tokens に関する注意を除き、そのままです。

価格では、NVIDIA モデルは入力と出力の両方で 2 つのうち安い方です。したがって、ワークロードがテキストのみでコストが重要なら、Nemotron 3.5 Super VL がより経済的な選択であり、しかも画像と動画のケースもカバーします。DeepSeek V4 Pro 0423 を選ぶ理由は、DeepSeek モデルを特に希望するテキストのみのワークロードであり、入力がプレーンテキストでそのプロバイダーを好む場合には常に自然な選択です。現在の数値については、このページのライブ価格表を確認してください。

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"deepseek/deepseek-v4-pro"から"nvidia/nemotron-3.5-super-vl"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。

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423の詳細とプレイグラウンド →NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL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": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 対 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

仕様

主な違い

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