Google: Gemini 3.5 Flash Lite tegen Moondream: Moondream 3.1
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 3.5 Flash Lite (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) en Moondream: Moondream 3.1 (US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | Moondream: Moondream 3.1 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Moondream | |
| Invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) |
| Uitvoer | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) |
| Cache lezen | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) | - |
| Cache schrijven | US$ 0,29 / 1M tekstdelen (≈ € 0,26) | - |
| Redeneren | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) | - |
| Audio-invoer | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000001 / afbeelding (≈ € 0,000000935) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 32.000 |
| Maximale output | 65.536 | 4.096 |
| Invoer | text, image, video, file, audio | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 21 jul 2026 | 15 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite leest 32.8× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Google: Gemini 3.5 Flash Lite ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen Google: Gemini 3.5 Flash Lite ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00542 met Google: Gemini 3.5 Flash Lite en US$ 0,00542 met Moondream: Moondream 3.1.
In detail
Google Gemini 3.5 Flash Lite is een tekstmodel van Google, vermeld onder het model-id google/gemini-3.5-flash-lite. Moondream 3.1 is een tekstmodel van Moondream, vermeld als moondream/moondream3.1-9b-a2b. Beide worden via api14 aangeboden als OpenAI-compatibele endpoints, dus vanuit het oogpunt van een client zijn het twee vermeldingen in dezelfde modellenlijst in plaats van twee verschillende SDK's. De twee providers bevinden zich in verschillende delen van de markt: Google levert een algemeen multimodaal model, terwijl Moondream een compact, op visie gericht model levert.
De duidelijkste scheiding zit in context en invoertypes. Gemini 3.5 Flash Lite accepteert tekst, afbeelding, video, bestand en audio als invoer en produceert tekst, met een contextvenster van 1.048.576 tokens. Moondream 3.1 accepteert alleen tekst en afbeelding als invoer, produceert ook tekst, met een contextvenster van 32.000 tokens. Dus Gemini 3.5 Flash Lite is degene met de veel grotere context, en het is de enige van de twee die video, audio of willekeurige bestanden kan verwerken. Qua prijs zijn de twee ongeveer gelijk voor zowel invoer als uitvoer, dus kosten zijn hier niet de beslissende factor. Qua parameters is Gemini 3.5 Flash Lite de enige van de twee die tools en gestructureerde uitvoer ondersteunt, en het biedt een bredere set aan besturingselementen, waaronder response_format, seed, stop, tool_choice, reasoning_effort en structured_outputs. Moondream 3.1 ondersteunt een kleinere set: include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, temperature en top_p. Ondersteuning voor redeneren is op basis van wat er vermeld staat geen betekenisvol onderscheid tussen hen.
Voor praktische selectie grijp je naar Gemini 3.5 Flash Lite wanneer de taak lange documenten, gemengde media, of iets vereist dat functieaanroepen of een JSON-schema op de uitvoer nodig heeft. Een pipeline die een opgenomen vergadering, een PDF en een schermafbeelding in hetzelfde verzoek verwerkt, of een die tools moet aanroepen en gestructureerde gegevens moet retourneren, hoort op Gemini 3.5 Flash Lite. Grijp naar Moondream 3.1 wanneer de taak smaller is: tekst plus afbeeldingen, korte prompts, en een eenvoudig tekstantwoord, zonder behoefte aan tools of gestructureerde uitvoer. Het genereren van bijschriften bij afbeeldingen, visuele vraagbeantwoording over een enkele afbeelding, of een lichtgewicht classificatiestap over een afbeelding en een korte instructie zijn de soorten aanroepen waarbij het kleinere oppervlak voldoende is. Als je invoer binnen 32.000 tokens past en je nooit tools of een schema nodig hebt, zal elk model de klus doen, en de keuze komt neer op degene die je al hebt aangesloten.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier. Je stuurt een verzoek naar het OpenAI-compatibele chat completions-endpoint met je api14-sleutel, en het enige dat tussen de twee verandert is de model-id-string: google/gemini-3.5-flash-lite voor Gemini 3.5 Flash Lite, of moondream/moondream3.1-9b-a2b voor Moondream 3.1. Het berichtformaat, de authenticatieheader en de vorm van het antwoord blijven identiek, dus je kunt het id in een configuratiewaarde of een omgevingsvariabele vervangen en de rest van je code ongewijzigd laten. Houd er rekening mee dat de parametersets verschillen, dus een verzoek dat tool_choice of response_format instelt werkt op Gemini 3.5 Flash Lite maar niet op Moondream 3.1, en een verzoek dat max_completion_tokens instelt is geldig op Moondream 3.1. Als je één codepad voor beide wilt, houd je aan de parameters die ze delen, zoals temperature, top_p, max_tokens en reasoning.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-3.5-flash-lite" naar "moondream/moondream3.1-9b-a2b", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4