Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) é um modelo de texto da Dots Studio, listado na categoria de texto e lançado pelo fornecedor em 2026-08-14. Recursive: Flint (free) é um modelo de texto da Recursive, também na categoria de texto, com data de lançamento pelo fornecedor em 2026-10-21. Ambos são oferecidos como variantes gratuitas na api14, portanto nenhum deles tem vantagem de preço sobre o outro com base nas informações disponíveis. Os dois diferem principalmente na quantidade de contexto que aceitam, no que conseguem ler como entrada e em quais parâmetros de requisição respeitam.
Dots3-Note Preview tem a maior janela de contexto dos dois, com 512000 tokens contra 262144 do Flint. Ele também aceita entrada de imagem junto com texto, enquanto o Flint aceita apenas texto; ambos produzem saída de texto. Em saída estruturada, Dots3-Note Preview é o que oferece suporte, então se você precisa que o modelo retorne dados em conformidade com um schema, esse é o lado a usar. Ambos os modelos expõem controles de raciocínio (include_reasoning e reasoning) e ambos suportam ferramentas, então chamadas de função estão disponíveis em qualquer um. Flint adiciona alguns parâmetros de amostragem e inspeção que Dots3-Note Preview não lista, a saber, logprobs, top_logprobs, seed e stop. A comparação qualitativa marca o contexto maior como pertencente ao Dots3-Note Preview e a saída estruturada como exclusiva dele, sem diferença significativa registrada para suporte a ferramentas ou raciocínio.
Para seleção prática, recorra ao Dots3-Note Preview quando a tarefa envolver entradas longas, como documentos grandes, histórico de conversa extenso ou arquivos de código grandes, já que sua janela de contexto é aproximadamente o dobro. Escolha-o também quando precisar enviar imagens junto com texto, ou quando quiser a resposta restrita a um schema JSON por meio de saídas estruturadas. Flint é mais adequado quando você quer amostragem determinística via seed, ou quando precisa de detalhe em nível de token por meio de logprobs e top_logprobs, que são úteis para confiança de classificação, harnesses de avaliação e depuração de gerações estranhas. Se sua tarefa é texto simples de entrada e texto de saída, cabe confortavelmente dentro de 262144 tokens e não precisa de imposição de schema, qualquer um dos modelos dá conta do trabalho e a escolha se resume a quais parâmetros extras importam para você.
Chamar qualquer um dos modelos pela api14 funciona da mesma forma, porque o gateway expõe uma API compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente OpenAI existente para a URL base da api14, fornece sua chave da api14 e define o campo model para o id desejado. Para usar Dots3-Note Preview, defina o model como "dots-studio/dots-3-note-preview:free". Para usar Flint, defina como "recursive/flint-v1.0:free". Todo o resto no corpo da requisição, messages, temperature, max_tokens, tools e o restante, mantém a mesma forma, então alternar entre os dois é uma mudança de uma linha no id do modelo em vez de reescrever sua integração. Parâmetros que um determinado modelo não lista, como seed no Dots3-Note Preview ou structured_outputs no Flint, devem simplesmente ser omitidos para esse modelo.
Há casos em que o modelo menor ainda é a escolha certa. Se você depende de seed para saídas reproduzíveis, ou de logprobs e top_logprobs para inspecionar como o modelo distribuiu probabilidade entre os tokens, Flint é o único dos dois que lista esses parâmetros, então ele continua sendo a melhor escolha independentemente do tamanho do contexto. O mesmo se aplica se você já executa o Flint em produção e suas entradas cabem dentro de sua janela de contexto, já que não há nenhuma capacidade no Dots3-Note Preview que você precisaria estritamente para trabalho apenas de texto sem imagens ou restrições de schema.