NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 대 Qwen: Qwen3.8 Flash
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) Qwen: Qwen3.8 Flash(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Qwen: Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| 제공업체 | NVIDIA | Qwen |
| 입력 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 출력 | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) | US$1.65 / 100만 토큰 (≈ ₩2,217) |
| 캐시 읽기 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | US$0.06 / 100만 토큰 (≈ ₩75) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 943,718 | 131,072 |
| 입력 | text, image, video | text, image, video |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 8. 26. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- Qwen: Qwen3.8 Flash의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL에서 US$0.00140, Qwen: Qwen3.8 Flash에서 US$0.00135입니다.
자세히 보기
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL은 NVIDIA가 만들었고, Qwen: Qwen3.8 Flash는 Qwen이 만들었습니다. 둘 다 텍스트를 반환한다는 의미에서 텍스트 모델이며, 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 엔드포인트로 제공됩니다. 요청에 전달할 두 모델 id는 "nvidia/nemotron-3.5-super-vl"과 "qwen/qwen3.8-flash"입니다. NVIDIA의 모델은 2026-10-15에 출시되었고, Qwen의 모델은 그보다 앞선 2026-08-26에 출시되었습니다.
기능 면에서 둘은 비슷합니다. 둘 다 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받고 텍스트만 생성하므로, 어느 쪽도 순수한 텍스트 대 텍스트 모델이 아니고 이미지나 오디오를 생성하지도 않습니다. 컨텍스트 윈도 크기도 거의 같습니다. Nemotron 3.5 Super VL은 1,048,576 토큰을, Qwen3.8 Flash는 1,000,000 토큰을 표기하며, 약 4만 8천 토큰 차이인데 이것만으로 프로젝트가 결정되기는 어렵습니다. 파라미터 목록은 상당히 겹칩니다. tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs, top_logprobs가 포함됩니다. Nemotron 3.5 Super VL은 추가로 logit_bias, min_p, repetition_penalty를 노출하는데, Qwen3.8 Flash는 이를 나열하지 않습니다. 가격에서는 입력 비용이 둘 다 비슷하고, 출력 비용은 Qwen3.8 Flash가 더 낮습니다.
둘 중 하나를 선택하는 개발자에게 실질적인 구분은 이런 세부 사항에서 나옵니다. 토큰 확률을 조정하기 위해 logit_bias가 필요하거나, 대안 샘플링 컷오프로 min_p가 필요하거나, 긴 생성에서 반복을 억제하기 위해 repetition_penalty가 필요하다면, 이런 파라미터를 받아들이는 쪽은 Nemotron 3.5 Super VL이며 Qwen3.8 Flash는 이를 거부하거나 무시합니다. 워크로드가 출력 중심이라면, 예를 들어 긴 요약, 대량 생성, 호출당 많은 토큰을 내보내는 에이전트 루프라면, Qwen3.8 Flash가 출력 측면에서 더 저렴한 선택이며 입력 가격도 NVIDIA와 비슷하므로, 절감은 보내는 내용이 아니라 모델이 쓰는 내용에서 발생합니다. 프롬프트가 큰 비디오나 이미지 입력과 짧은 답변으로 구성된다면, 입력 가격이 동률이므로 비용은 차별화 요소가 아니며, 파라미터 지원이나 테스트에서 선호하는 모델 동작을 기준으로 결정할 수 있습니다.
API가 OpenAI 호환이므로 api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 방식은 동일합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. "nvidia/nemotron-3.5-super-vl"을 "qwen/qwen3.8-flash"로 바꾸거나 그 반대로 바꾸면 됩니다. messages 배열, 이미지와 비디오 콘텐츠 파트, 도구 정의, response_format, 스트리밍 설정은 모두 그대로 유지됩니다. 두 모델이 동일한 핵심 파라미터 집합을 받아들이기 때문입니다. 예상해야 할 유일한 수정은 한쪽만 지원하는 파라미터를 제거하는 것입니다. 예를 들어 Qwen3.8 Flash로 옮길 때 logit_bias, min_p, repetition_penalty를 제거하는 경우입니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 이미 Qwen3.8 Flash에 맞춰 프롬프트를 조정했고 출력이 짧다면, 출력 가격 이점이 크게 중요하지 않을 수 있으며, Nemotron 3.5 Super VL의 추가 샘플링 제어가 그 작은 절감보다 더 가치 있을 수 있습니다. 반대로 logit_bias, min_p, repetition_penalty를 전혀 건드리지 않는다면, Qwen3.8 Flash는 동일한 모달리티, 몇 퍼센트 이내의 컨텍스트 윈도, 동일한 도구 및 구조화 출력 지원을 더 낮은 출력 가격에 제공하므로 더 단순한 기본 선택이 됩니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "nvidia/nemotron-3.5-super-vl"에서 "qwen/qwen3.8-flash"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": "qwen/qwen3.8-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
더 많은 비교
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 대 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 대 Tencent: Hy4