Google: Gemini 3.5 Flash Lite kontra Moondream: Moondream 3.1
Porównanie Google: Gemini 3.5 Flash Lite (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) i Moondream: Moondream 3.1 (1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Gemini 3.5 Flash Lite | Moondream: Moondream 3.1 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Moondream | |
| Wejście | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) |
| Wyjście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) |
| Odczyt z cache | 0,11 USD / 1M tokenów (≈ 0,41 zł) | - |
| Zapis do cache | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,14 zł) | - |
| Rozumowanie | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) | - |
| Audio na wejściu | 1,05 USD / 1M tokenów (≈ 4,11 zł) | - |
| Obraz | 0,000001 USD / obraz (≈ 0,00000411 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 32 000 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 4096 |
| Wejście | text, image, video, file, audio | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 21 lip 2026 | 15 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Google: Gemini 3.5 Flash Lite przyjmuje 32.8× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko Google: Gemini 3.5 Flash Lite obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Google: Gemini 3.5 Flash Lite obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00542 USD z Google: Gemini 3.5 Flash Lite i 0,00542 USD z Moondream: Moondream 3.1.
Szczegółowo
Google Gemini 3.5 Flash Lite to model tekstowy od Google, wymieniony pod identyfikatorem modelu google/gemini-3.5-flash-lite. Moondream 3.1 to model tekstowy od Moondream, wymieniony jako moondream/moondream3.1-9b-a2b. Oba są udostępniane przez api14 jako punkty końcowe zgodne z OpenAI, więc z punktu widzenia klienta są to dwa wpisy na tej samej liście modeli, a nie dwa różne zestawy SDK. Obaj dostawcy zajmują różne części rynku: Google dostarcza model multimodalny ogólnego przeznaczenia, a Moondream dostarcza kompaktowy model skoncentrowany na wizji.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i typów danych wejściowych. Gemini 3.5 Flash Lite przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obraz, wideo, plik i dźwięk, a generuje tekst, z oknem kontekstu wynoszącym 1 048 576 tokenów. Moondream 3.1 przyjmuje jako dane wejściowe tylko tekst i obraz, również generując tekst, z oknem kontekstu wynoszącym 32 000 tokenów. Zatem to Gemini 3.5 Flash Lite ma znacznie większy kontekst i jako jedyny z tej dwójki może przyjmować wideo, dźwięk lub dowolne pliki. Pod względem ceny oba modele są mniej więcej takie same zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych, więc koszt nie jest tu czynnikiem decydującym. Pod względem parametrów Gemini 3.5 Flash Lite jako jedyny z tej dwójki obsługuje narzędzia i ustrukturyzowane dane wyjściowe oraz udostępnia szerszy zestaw opcji kontrolnych, w tym response_format, seed, stop, tool_choice, reasoning_effort i structured_outputs. Moondream 3.1 obsługuje mniejszy zestaw: include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, temperature i top_p. Obsługa rozumowania nie jest istotnym czynnikiem różnicującym między nimi na podstawie tego, co zostało wymienione.
Przy praktycznym wyborze sięgnij po Gemini 3.5 Flash Lite, gdy zadanie obejmuje długie dokumenty, mieszane multimedia lub cokolwiek, co wymaga wywoływania funkcji albo schematu JSON wymuszonego na danych wyjściowych. Potok, który przyjmuje nagranie spotkania, plik PDF i zrzut ekranu w tym samym żądaniu, albo taki, który musi wywoływać narzędzia i zwracać ustrukturyzowane dane, należy oprzeć na Gemini 3.5 Flash Lite. Sięgnij po Moondream 3.1, gdy zadanie jest węższe: tekst plus obrazy, krótkie polecenia i prosta odpowiedź tekstowa, bez potrzeby używania narzędzi lub ustrukturyzowanych danych wyjściowych. Opisywanie obrazów, odpowiadanie na pytania dotyczące pojedynczego zdjęcia lub lekki etap klasyfikacji na podstawie obrazu i krótkiej instrukcji to rodzaje wywołań, w których jego mniejszy zakres możliwości wystarcza. Jeśli Twoje dane wejściowe mieszczą się w 32 000 tokenów i nigdy nie potrzebujesz narzędzi ani schematu, oba modele wykonają zadanie, a wybór sprowadza się do tego, który z nich masz już podłączony.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób. Wysyłasz żądanie do punktu końcowego uzupełnień czatu zgodnego z OpenAI ze swoim kluczem api14, a jedyną rzeczą, która zmienia się między nimi, jest ciąg identyfikatora modelu: google/gemini-3.5-flash-lite dla Gemini 3.5 Flash Lite lub moondream/moondream3.1-9b-a2b dla Moondream 3.1. Format wiadomości, nagłówek uwierzytelniania i kształt odpowiedzi pozostają identyczne, więc możesz podmienić identyfikator w wartości konfiguracyjnej lub zmiennej środowiskowej i pozostawić resztę kodu bez zmian. Pamiętaj, że zestawy parametrów się różnią, więc żądanie ustawiające tool_choice lub response_format zadziała na Gemini 3.5 Flash Lite, ale nie na Moondream 3.1, a żądanie ustawiające max_completion_tokens jest prawidłowe na Moondream 3.1. Jeśli chcesz mieć jedną ścieżkę kodu dla obu modeli, trzymaj się parametrów, które mają wspólne, takich jak temperature, top_p, max_tokens i reasoning.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-3.5-flash-lite" na "moondream/moondream3.1-9b-a2b", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4