NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL tegen Reflection: Beam 1.0 501B A23B
Een vergelijking naast elkaar van NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en Reflection: Beam 1.0 501B A23B (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
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | NVIDIA | Reflection |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 1,05 / 1M tekstdelen (≈ € 0,94) |
| Uitvoer | US$ 1,75 / 1M tekstdelen (≈ € 1,56) | US$ 3,50 / 1M tekstdelen (≈ € 3,12) |
| Cache lezen | US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06) | US$ 0,14 / 1M tekstdelen (≈ € 0,12) |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Maximale output | 943.718 | 943.718 |
| Invoer | text, image, video | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 15 okt 2026 | 16 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL is 50% goedkoper op inputtokens.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL is 50% goedkoper op outputtokens.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,00140 met NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL en US$ 0,00280 met Reflection: Beam 1.0 501B A23B.
In detail
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL is gemaakt door NVIDIA, en Reflection: Beam 1.0 501B A23B is gemaakt door Reflection. Beide zijn tekstmodellen in de zin dat hun output tekst is, en beide worden naast elkaar geserveerd via api14. De twee providers zijn verschillende bedrijven, dus de modellen komen uit afzonderlijke trainingsinspanningen, ook al zitten ze hier achter hetzelfde API-oppervlak.
De duidelijkste scheiding tussen hen zit in inputmodaliteiten. Nemotron 3.5 Super VL accepteert tekst, afbeeldingen en video als input, terwijl Beam 1.0 501B A23B alleen tekst accepteert. Beide vermelden een contextlengte van 1.048.576 tokens, dus er is geen betekenisvol verschil in hoeveel je ze kunt voeren. Qua parameters zijn de twee lijsten bijna identiek: beide ondersteunen frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs en top_p. Beam 1.0 501B A23B voegt reasoning_effort toe bovenop die set, wat je een knop geeft om de redeneerintensiteit af te stellen die Nemotron 3.5 Super VL niet biedt. Nemotron 3.5 Super VL is de goedkoopste van de twee op zowel input als output, dus als kosten per token belangrijk zijn, is dat degene waar je naar neigt.
Voor praktische selectie begin je met de input die je daadwerkelijk hebt. Als je taak screenshots, gescande documenten, diagrammen, foto's of videoframes omvat, is Nemotron 3.5 Super VL de enige van de twee die dat materiaal direct kan verwerken, dus het is de standaardkeuze. Als je input platte tekst is, zijn beide levensvatbaar, en komt de beslissing neer op kosten en controle. Nemotron 3.5 Super VL is goedkoper op zowel input als output, wat het aantrekkelijk maakt voor tekstwerk met hoog volume zoals classificatie, extractie, samenvatting en bulkgeneratie. Beam 1.0 501B A23B is degene om te overwegen wanneer je expliciete controle wilt over hoeveel redenering het model uitvoert, aangezien reasoning_effort daar beschikbaar is en niet op het NVIDIA-model. Verder zijn de twee dicht genoeg bij elkaar in contextlengte en ondersteunde parameters dat beide lange documenten, tool calls en gestructureerde output aankunnen.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de gateway een OpenAI-compatibele API beschikbaar stelt. Je richt je client op dezelfde base URL, stuurt dezelfde chat completions-achtige request body, en wijzigt alleen het model-id. Gebruik "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" wanneer je het NVIDIA-model wilt, en "reflection/beam-1.0-501b-a23b" wanneer je het Reflection-model wilt. Al het andere in het request, inclusief messages, tools, response_format en sampling-parameters, blijft zoals het is, onder voorbehoud van de bovenstaande parameterlijsten. Dat betekent dat je tussen hen kunt wisselen voor vergelijking of fallback door een enkele string te bewerken, zonder je integratie te herschrijven.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" naar "reflection/beam-1.0-501b-a23b", 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"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