Google: Gemini 3.5 Flash Lite 대 Moondream: Moondream 3.1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 3.5 Flash Lite(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))와(과) Moondream: Moondream 3.1(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | Moondream: Moondream 3.1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Moondream | |
| 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) |
| 출력 | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 캐시 읽기 | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) | - |
| 캐시 쓰기 | US$0.29 / 100만 토큰 (≈ ₩393) | - |
| 추론 | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) | - |
| 오디오 입력 | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) | - |
| 이미지 | US$0.000001 / 이미지 (≈ ₩0.00142) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 32,000 |
| 최대 출력 | 65,536 | 4,096 |
| 입력 | text, image, video, file, audio | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 21. | 2026. 10. 15. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite는(은) 32.8배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Google: Gemini 3.5 Flash Lite만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Gemini 3.5 Flash Lite만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 3.5 Flash Lite에서 US$0.00542, Moondream: Moondream 3.1에서 US$0.00542입니다.
자세히 보기
Google Gemini 3.5 Flash Lite는 Google의 텍스트 모델이며, 모델 id google/gemini-3.5-flash-lite로 등록되어 있습니다. Moondream 3.1은 Moondream의 텍스트 모델이며, moondream/moondream3.1-9b-a2b로 등록되어 있습니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 엔드포인트로 제공되므로, 클라이언트 입장에서는 서로 다른 두 SDK가 아니라 같은 모델 목록에 있는 두 항목입니다. 두 제공자는 시장의 서로 다른 부분에 위치합니다. Google은 범용 멀티모달 모델을 제공하고, Moondream은 비전에 초점을 맞춘 소형 모델을 제공합니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 유형입니다. Gemini 3.5 Flash Lite는 텍스트, 이미지, 비디오, 파일, 오디오를 입력으로 받고 텍스트를 생성하며, 컨텍스트 윈도는 1,048,576 토큰입니다. Moondream 3.1은 텍스트와 이미지만 입력으로 받고 마찬가지로 텍스트를 생성하며, 컨텍스트 윈도는 32,000 토큰입니다. 따라서 Gemini 3.5 Flash Lite가 훨씬 더 큰 컨텍스트를 가진 쪽이며, 둘 중 비디오, 오디오 또는 임의 파일을 받을 수 있는 유일한 모델입니다. 가격은 입력과 출력 모두 두 모델이 거의 같으므로, 여기서 비용은 결정 요인이 아닙니다. 파라미터 측면에서 Gemini 3.5 Flash Lite는 둘 중 도구와 구조화된 출력을 지원하는 유일한 모델이며, response_format, seed, stop, tool_choice, reasoning_effort, structured_outputs를 포함한 더 넓은 제어 집합을 노출합니다. Moondream 3.1은 include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, temperature, top_p라는 더 작은 집합을 지원합니다. 나열된 내용을 기준으로 보면 추론 지원은 둘 사이의 의미 있는 차별점이 아닙니다.
실용적인 선택을 위해서는 긴 문서, 혼합 미디어 또는 함수 호출이나 출력에 강제되는 JSON 스키마가 필요한 작업이라면 Gemini 3.5 Flash Lite를 선택하세요. 녹음된 회의, PDF, 스크린샷을 같은 요청에서 처리하는 파이프라인, 또는 도구를 호출하고 구조화된 데이터를 반환해야 하는 파이프라인은 Gemini 3.5 Flash Lite에 적합합니다. 작업이 더 좁을 때, 즉 텍스트와 이미지, 짧은 프롬프트, 단순한 텍스트 답변이고 도구나 구조화된 출력이 필요 없다면 Moondream 3.1을 선택하세요. 이미지 캡셔닝, 단일 사진에 대한 시각적 질문 응답, 또는 이미지와 짧은 지시에 대한 가벼운 분류 단계는 더 작은 표면적으로 충분한 호출 유형입니다. 입력이 32,000 토큰 안에 들어가고 도구나 스키마가 전혀 필요 없다면 어느 모델이든 작업을 수행할 수 있으며, 선택은 이미 연결해 둔 쪽에 따라 달라집니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. api14 키를 사용해 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내면, 둘 사이에서 바뀌는 것은 모델 id 문자열뿐입니다. Gemini 3.5 Flash Lite에는 google/gemini-3.5-flash-lite, Moondream 3.1에는 moondream/moondream3.1-9b-a2b입니다. 메시지 형식, 인증 헤더, 응답 형태는 동일하게 유지되므로, 설정 값이나 환경 변수에서 id만 바꾸고 나머지 코드는 그대로 둘 수 있습니다. 파라미터 집합은 다르다는 점을 기억하세요. 따라서 tool_choice나 response_format을 설정하는 요청은 Gemini 3.5 Flash Lite에서는 작동하지만 Moondream 3.1에서는 작동하지 않으며, max_completion_tokens를 설정하는 요청은 Moondream 3.1에서 유효합니다. 둘 다에 하나의 코드 경로를 사용하려면 temperature, top_p, max_tokens, reasoning처럼 두 모델이 공유하는 파라미터만 사용하세요.
Gemini 3.5 Flash Lite를 사용할 수 있는 경우에도 Moondream 3.1을 선택할 이유는 있습니다. 워크로드가 순전히 텍스트와 이미지이고, 프롬프트가 짧으며, 고려할 노브 집합을 가능한 한 작게 유지하고 싶다면 Moondream 3.1은 절대 건드리지 않을 추가 모달리티와 파라미터 없이 그 영역을 커버합니다. 두 모델의 가격이 거의 같으므로 더 저렴한 옵션도 아니고, 더 큰 컨텍스트 옵션도 아니므로, 비용 절감이나 용량 때문이 아니라 단순함과 적합성 때문에 선택하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-3.5-flash-lite"에서 "moondream/moondream3.1-9b-a2b"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": "moondream/moondream3.1-9b-a2b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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