DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 contra NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL
Uma comparação lado a lado entre DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 (US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62)) e NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | |
|---|---|---|
| Provedor | DeepSeek | NVIDIA |
| Entrada | US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62) | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) |
| Saída | US$ 11,20 / 1M fragmentos (≈ R$ 61,24) | US$ 1,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 9,57) |
| Leitura de cache | US$ 0,47 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,58) | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 393.216 | 943.718 |
| Entrada | text | text, image, video |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 24 de abr. de 2026 | 15 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL é 91% mais barato nos tokens de entrada.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL é 84% mais barato nos tokens de saída.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,01 com DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 e US$ 0,00140 com NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL.
Em detalhe
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 é um modelo de texto da DeepSeek. NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL é um modelo de texto da NVIDIA. Ambos estão na categoria de texto em api14, e ambos foram lançados pelos seus fornecedores nas datas listadas para eles, mas são construídos para tipos diferentes de entrada.
Os dois modelos compartilham o mesmo comprimento de contexto de 1048576 tokens, portanto nenhum oferece uma janela de trabalho maior que o outro. Eles também expõem quase o mesmo conjunto de parâmetros de amostragem e controle, incluindo temperature, top_p, top_k, min_p, penalidades de frequência e presença, penalidade de repetição, seed, stop, logit_bias, logprobs e top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools e tool_choice, além das opções relacionadas a raciocínio. A verdadeira divisão está nas modalidades de entrada. DeepSeek V4 Pro 0423 aceita apenas texto e retorna texto. Nemotron 3.5 Super VL aceita texto, imagem e vídeo como entrada e retorna texto, o que o torna a escolha quando o seu prompt inclui uma captura de tela, um diagrama, uma página digitalizada ou um clipe de vídeo. A saída em ambos os lados é texto.
Para o trabalho diário que é puramente linguagem, qualquer um dos dois é um padrão razoável, e o empate no comprimento de contexto significa que você pode alimentar documentos muito longos em ambos. Quando a sua tarefa é resumir um relatório longo, redigir ou refatorar código, extrair campos estruturados de texto, ou executar um loop de chamada de ferramentas, DeepSeek V4 Pro 0423 cobre isso, e ele carrega o conjunto completo de parâmetros listados para ele. Quando a sua tarefa envolve ler algo visual, como descrever o que acontece em um vídeo, extrair texto de uma imagem, ou responder perguntas sobre um gráfico, Nemotron 3.5 Super VL é o que consegue ver a entrada, porque DeepSeek V4 Pro 0423 aceita apenas texto. Observe que Nemotron lista max_tokens em vez de max_completion_tokens, então se o seu cliente envia max_completion_tokens você deve trocar esse campo para max_tokens para esse modelo.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta o seu cliente existente no estilo OpenAI para a URL base do api14, envia a sua solicitação usual de chat completions, e muda apenas o id do modelo. Use "deepseek/deepseek-v4-pro" para o modelo DeepSeek e "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" para o modelo NVIDIA. Todo o resto no corpo da solicitação, suas mensagens, seus parâmetros de amostragem, suas ferramentas e seu formato de resposta, permanece como está, exceto pela nota sobre max_tokens acima.
Em preço, o modelo NVIDIA é o mais barato dos dois tanto para entrada quanto para saída, então se a sua carga de trabalho é apenas texto e o custo importa, Nemotron 3.5 Super VL é a escolha mais econômica, e ele também acaba cobrindo os casos de imagem e vídeo. O argumento para DeepSeek V4 Pro 0423 é a carga de trabalho apenas de texto onde você quer o modelo DeepSeek especificamente, e ele continua sendo a escolha natural sempre que a entrada é texto simples e você prefere esse fornecedor. Verifique a tabela de preços ao vivo nesta página para os números atuais.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "deepseek/deepseek-v4-pro" para "nvidia/nemotron-3.5-super-vl", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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