DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 대 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423(US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547))와(과) NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| 제공업체 | DeepSeek | NVIDIA |
| 입력 | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 출력 | US$11.20 / 100만 토큰 (≈ ₩15,094) | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) |
| 캐시 읽기 | US$0.47 / 100만 토큰 (≈ ₩637) | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,048,576 |
| 최대 출력 | 393,216 | 943,718 |
| 입력 | text | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 24. | 2026. 10. 15. |
주요 차이점
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL의 입력 토큰 가격이 91% 더 저렴합니다.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL의 출력 토큰 가격이 84% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423에서 US$0.01, NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL에서 US$0.00140입니다.
자세히 보기
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423은 DeepSeek의 텍스트 모델입니다. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL은 NVIDIA의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14의 텍스트 카테고리에 속하며, 둘 다 각자 명시된 날짜에 해당 제공자에 의해 출시되었지만, 서로 다른 종류의 입력을 위해 만들어졌습니다.
두 모델은 1048576 토큰이라는 동일한 컨텍스트 길이를 공유하므로, 어느 쪽도 다른 쪽보다 더 긴 작업 창을 제공하지 않습니다. 또한 temperature, top_p, top_k, min_p, frequency 및 presence 페널티, repetition 페널티, seed, stop, logit_bias, logprobs 및 top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools 및 tool_choice, 그리고 추론 관련 옵션을 포함해 거의 동일한 샘플링 및 제어 파라미터 세트를 노출합니다. 실제 차이는 입력 모달리티에 있습니다. DeepSeek V4 Pro 0423은 텍스트만 받고 텍스트를 반환합니다. Nemotron 3.5 Super VL은 텍스트, 이미지 및 비디오를 입력으로 받고 텍스트를 반환하므로, 프롬프트에 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지 또는 비디오 클립이 포함될 때 선택할 모델입니다. 양쪽 모두 출력은 텍스트입니다.
순수하게 언어만 다루는 일상적인 작업에서는 어느 쪽이든 합리적인 기본값이며, 컨텍스트 길이가 동일하다는 점은 매우 긴 문서를 둘 다에 넣을 수 있다는 뜻입니다. 긴 보고서를 요약하거나, 코드를 작성 또는 리팩터링하거나, 텍스트에서 구조화된 필드를 추출하거나, 도구 호출 루프를 실행하는 작업이라면 DeepSeek V4 Pro 0423이 이를 처리하며, 해당 모델에 나열된 전체 파라미터 세트를 갖추고 있습니다. 비디오에서 무슨 일이 일어나는지 설명하거나, 이미지에서 텍스트를 추출하거나, 차트에 관한 질문에 답하는 것처럼 시각적인 무언가를 읽는 작업이라면 Nemotron 3.5 Super VL이 입력을 볼 수 있는 모델입니다. DeepSeek V4 Pro 0423은 텍스트만 받기 때문입니다. Nemotron은 max_completion_tokens가 아니라 max_tokens를 나열하므로, 클라이언트가 max_completion_tokens를 보낸다면 해당 모델에서는 그 필드를 max_tokens로 바꿔야 합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 기존 OpenAI 스타일 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 평소의 chat completions 요청을 보내며, 모델 id만 바꾸면 됩니다. DeepSeek 모델에는 "deepseek/deepseek-v4-pro"를, NVIDIA 모델에는 "nvidia/nemotron-3.5-super-vl"을 사용하세요. 요청 본문의 나머지 모든 것, 즉 메시지, 샘플링 파라미터, 도구 및 응답 형식은 위의 max_tokens 관련 참고 사항을 제외하면 그대로 유지됩니다.
가격 면에서 NVIDIA 모델은 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 워크로드가 텍스트 전용이고 비용이 중요하다면 Nemotron 3.5 Super VL이 더 경제적인 선택이며, 이미지와 비디오 사례까지 처리할 수 있습니다. DeepSeek V4 Pro 0423의 장점은 DeepSeek 모델을 특별히 원하는 텍스트 전용 워크로드이며, 입력이 일반 텍스트이고 해당 제공자를 선호할 때마다 자연스러운 선택으로 남습니다. 현재 수치는 이 페이지의 실시간 가격 표를 확인하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "deepseek/deepseek-v4-pro"에서 "nvidia/nemotron-3.5-super-vl"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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