NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 対 Reflection: Beam 1.0 501B A23B
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とReflection: Beam 1.0 501B A23B（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）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
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| プロバイダー | NVIDIA | Reflection |
| 入力 | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) |
| 出力 | $1.75 / 100万トークン (≈ ￥276) | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥552) |
| キャッシュ読み取り | $0.07 / 100万トークン (≈ ￥11) | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) |
| 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 | 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 | 2026/10/15 | 2026/10/16 |
主な違い
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは入力トークンが50%安くなっています。
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLは出力トークンが50%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、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLで$0.00140、Reflection: Beam 1.0 501B A23Bで$0.00280です。
詳しく見る
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL は NVIDIA によって作られており、Reflection: Beam 1.0 501B A23B は Reflection によって作られています。どちらも出力がテキストであるという意味でテキストモデルであり、両方とも api14 を通じて並んで提供されています。2 つのプロバイダーは別会社であるため、ここで同じ API サーフェスの背後に置かれていても、モデルは別々のトレーニング作業から来ています。
両者の最も明確な違いは入力モダリティにあります。Nemotron 3.5 Super VL は入力としてテキスト、画像、動画を受け付けますが、Beam 1.0 501B A23B はテキストのみを受け付けます。どちらもコンテキスト長は 1,048,576 トークンと記載されているため、投入できる量に意味のある違いはありません。パラメータについては、2 つのリストはほぼ同一です。どちらも 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、top_p をサポートします。Beam 1.0 501B A23B はそのセットに加えて reasoning_effort を追加しており、これにより Nemotron 3.5 Super VL が公開していない推論強度を調整するつまみが得られます。Nemotron 3.5 Super VL は入力と出力の両方で 2 つの中で安いため、トークンあたりのコストが重要なら、そちらに傾くべきです。
実用的な選択としては、実際に持っている入力から始めてください。タスクにスクリーンショット、スキャンした文書、図、写真、動画フレームが含まれる場合、Nemotron 3.5 Super VL は 2 つの中でその素材を直接受け取れる唯一のモデルなので、既定の選択になります。入力がプレーンテキストであれば、どちらも実行可能であり、判断はコストと制御に帰着します。Nemotron 3.5 Super VL は入力と出力の両方で安いため、分類、抽出、要約、一括生成などの大量テキスト作業に魅力的です。Beam 1.0 501B A23B は、モデルがどれだけ推論を行うかを明示的に制御したい場合に検討すべきものです。reasoning_effort はそちらで利用でき、NVIDIA のモデルにはないためです。それ以外では、2 つはコンテキスト長とサポートされるパラメータにおいて十分近く、どちらでも長い文書、ツール呼び出し、構造化出力を扱えます。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイが OpenAI 互換 API を公開しているためです。クライアントを同じベース URL に向け、同じ chat completions 形式のリクエストボディを送り、変更するのはモデル id だけです。NVIDIA のモデルを使いたい場合は "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" を、Reflection のモデルを使いたい場合は "reflection/beam-1.0-501b-a23b" を使用します。リクエスト内のそれ以外のすべて、つまり messages、tools、response_format、サンプリングパラメータは、上記のパラメータリストに従うことを条件として、そのままです。つまり、統合を書き直すことなく、単一の文字列を編集するだけで、比較やフォールバックのために両者を切り替えられます。
Beam 1.0 501B A23B の方がコストが高くテキストのみであるにもかかわらず、依然としてより良い選択となるケースがあります。ワークロードがテキストベースで、モデルが実行する内部推論の量を調整するために reasoning_effort 制御が特に必要な場合、そのパラメータは Reflection のモデルにしかありません。その状況では、入力がテキストであり、優先事項が支出の最小化ではなく推論の深さを操ることであるため、追加コストや画像と動画入力の欠如は問題になりません。それ以外のすべて、特に画像や動画を含むもの、または安い料金が決め手となるテキストワークロードでは、Nemotron 3.5 Super VL がより自然な既定の選択です。
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"nvidia/nemotron-3.5-super-vl"から"reflection/beam-1.0-501b-a23b"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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
その他の比較
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 対 Tencent: Hy4