Meta: Muse Spark Open 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、Meta: Muse Spark Open（$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)）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
| Meta: Muse Spark Open | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | NVIDIA |
| 入力 | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) |
| 出力 | $14.88 / 100万トークン (≈ ￥2,348) | $1.75 / 100万トークン (≈ ￥276) |
| キャッシュ読み取り | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $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 | 943,718 | 943,718 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | 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 | 2026/10/15 | 2026/10/15 |
主な違い
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは入力トークンが88%安くなっています。
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは出力トークンが88%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、Meta: Muse Spark Openで$0.01、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLで$0.00140です。
詳しく見る
Meta: Muse Spark Open は Meta のテキスト出力モデルであり、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL は NVIDIA のテキスト出力モデルです。どちらも api14 の text カテゴリに掲載されており、プロバイダーのリリース日はどちらも 2026-10-15 です。掲載されているフィールドを見る限り、どちらも特殊なツールエンドポイントでも専用の推論バリアントでもありません。ゲートウェイ上の他のモデルと同じ方法で呼び出す汎用のチャットおよび補完モデルです。
両モデルは 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウを共有しているため、1 回のリクエストで送信できる量に意味のある違いはありません。違いが現れるのは入力モダリティです。Muse Spark Open はテキスト、画像、動画、ファイル、音声の入力を受け付けます。Nemotron 3.5 Super VL はテキスト、画像、動画の入力を受け付けるため、音声や任意のファイルアップロードは受け付けません。どちらも返すのはテキストのみです。対応パラメータについては両者のリストは同一です。temperature、top_p、top_k、min_p、frequency ペナルティと presence ペナルティ、repetition penalty、seed、stop、max_tokens、logit_bias、logprobs、top_logprobs といったサンプリング制御に加え、reasoning と reasoning_effort、include_reasoning、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice があります。したがって、掲載されているパラメータの中でどちらか一方だけが持つ機能はありません。実用上の違いは、Meta 側の追加の入力タイプと、NVIDIA 側の価格です。
ほとんどのタスクではどちらのモデルでも用が足り、選択は入力タイプと予算で決まります。パイプラインに音声を流し込む場合や、内容を自分で抽出するのではなくファイルを直接渡す必要がある場合は、それらの入力を受け付ける Muse Spark Open が適しています。入力がテキスト、画像、動画であれば、Nemotron 3.5 Super VL が同じ範囲をカバーし、入力トークンと出力トークンの両方で安価な選択肢となるため、コストが重要な大量処理ではこれが妥当なデフォルトです。コンテキストウィンドウが一致しているため、長い文書や長い動画のワークフローでも、サイズだけを理由にどちらかを選ばざるを得ないことはありません。
api14 経由でどちらのモデルを呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換インターフェースを使用します。クライアントをゲートウェイに向け、通常の形式でチャット補完リクエストを送信し、model フィールドを "meta/muse-spark-open" または "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" のいずれかに設定します。messages、tools、response_format、サンプリングパラメータなど、リクエストボディのその他の内容はすべて同じままなので、2 つの切り替えは model id の 1 行の変更で済みます。ストリーミングや、ベース URL とモデル名を上書きできる SDK についても同様です。
高価なモデルのほうが依然として正しい選択となるケースが 1 つあります。リクエストに音声やファイルのアップロードが含まれる場合です。Nemotron 3.5 Super VL はこれらの入力モダリティを掲載していないため、そうしたリクエストでは Muse Spark Open が 2 つのうち唯一の選択肢となり、価格差は決定要因ではなくなります。テキスト、画像、動画の作業では、安価な NVIDIA モデルのほうが優れたデフォルトです。
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"meta/muse-spark-open"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。
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);
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