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Nemotron 3.5 Super VL vs GLM 5.3 Flash：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 対 Z.ai: GLM 5.3 Flash

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Z.ai: GLM 5.3 Flash（$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

	NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL	Z.ai: GLM 5.3 Flash
プロバイダー	NVIDIA	Z.ai
入力	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)
出力	$1.75 / 100万トークン (≈ ￥277)	$1.75 / 100万トークン (≈ ￥277)
キャッシュ読み取り	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)
コンテキストウィンドウ	1,048,576	1,048,576
最大出力	943,718	943,717
入力	text, image, video	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	2026/08/26

主な違い

入力料金はどちらもほぼ同じです。
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、NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLで$0.00140、Z.ai: GLM 5.3 Flashで$0.00140です。

詳しく見る

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL は NVIDIA のモデルであり、Z.ai: GLM 5.3 Flash は Z.ai のモデルです。どちらもテキスト、画像、動画を入力として受け取り、テキストを出力として返すテキスト生成モデルであり、両方とも api14 を通じて並んで提供されています。これらは開発者のスタックにおいて同じスロットを占めるという意味で近い兄弟です。つまり、混在メディアのプロンプトと長いドキュメントを扱うために 1 つのエンドポイントが必要なときに呼び出す大規模マルチモーダルモデルです。

この 2 つのモデルは紙の上では驚くほど似ています。どちらも 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウを公開しているため、一度に投入できる量において優位性はありません。どちらも同じ 3 つの入力モダリティを受け入れ、テキストのみを生成します。パラメータ一覧はほぼ完全に重なっており、temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty といったサンプリング制御に加え、seed、stop、logit_bias、logprobs、top_logprobs、response_format、structured_outputs、tools、tool_choice、reasoning、include_reasoning をカバーしています。違いはわずかです。GLM 5.3 Flash は parallel_tool_calls と reasoning_effort を追加していますが、Nemotron 3.5 Super VL はその 2 つを記載していません。価格については、定性的な比較で入力と出力のコストが同等とされているため、どちらかが意味のある形で安いわけではありません。リリース日は異なり、GLM 5.3 Flash は 2026-08-26、Nemotron 3.5 Super VL は 2026-10-15 です。

ほとんどのタスクでは、選択は生の能力ではなく、小さな使い勝手の詳細に帰着します。ワークフローで 1 ターンに複数のツール呼び出しを発行し、モデルにそれらを並列実行させたい場合、GLM 5.3 Flash は parallel_tool_calls を公開していますが、Nemotron 3.5 Super VL はそれを記載していません。リクエストごとに reasoning effort を上げ下げしたい場合も、reasoning_effort は同様に Z.ai モデルにのみあります。一方、Nemotron 3.5 Super VL は構造化出力、ツール呼び出し、reasoning について同じ中核的範囲をカバーしているため、単一のツール呼び出し、JSON スキーマ応答、または単純な reasoning パスを中心に構築されたタスクは、どちらでも同程度に動作するはずです。価格が同等でコンテキスト長が同一であることを考えると、どちらか一方を後押しするコストや容量の論拠はありません。

api14 が OpenAI 互換 API を公開しているため、両者の切り替えは簡単です。クライアントを同じベース URL に向け、同じリクエストボディを送信し、model フィールドを "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" と "z-ai/glm-5.3-flash" の間で変更するだけです。messages 配列、画像または動画の content parts、ツール定義、response_format、サンプリングパラメータはすべてそのまま引き継がれますが、parallel_tool_calls と reasoning_effort は Z.ai モデルでのみ有効になる点に注意してください。これにより、両方を設定しておいてリクエストごとにルーティングしたり、統合コードを書き直すことなく自分のトラフィックで A/B テストしたりすることが実用的になります。

合理的なデフォルトは、アプリケーションがマルチツールのオーケストレーションや調整可能な reasoning effort に依存している場合は GLM 5.3 Flash から始めることです。これらは NVIDIA モデルを超える唯一の記載された機能だからです。NVIDIA から同じ長コンテキストのマルチモーダル動作を得たいが、その 2 つの追加制御を必要としない場合は、Nemotron 3.5 Super VL を選んでください。価格が同等でコンテキストウィンドウが同一であるため、決め手となるのは 2 つの追加パラメータと、すでに好んでいるプロバイダーであり、コストや容量の違いではありません。

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"z-ai/glm-5.3-flash"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。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VLの詳細とプレイグラウンド →Z.ai: GLM 5.3 Flash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": "z-ai/glm-5.3-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 対 Z.ai: GLM 5.3 Flash

仕様

主な違い

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