NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL contra Reflection: Beam 1.0 501B A23B
Uma comparação lado a lado entre NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)) e Reflection: Beam 1.0 501B A23B (US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| Provedor | NVIDIA | Reflection |
| Entrada | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) | US$ 1,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 5,74) |
| Saída | US$ 1,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 9,57) | US$ 3,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 19,14) |
| Leitura de cache | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38) | US$ 0,14 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,77) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 943.718 | 943.718 |
| Entrada | text, image, video | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 15 de out. de 2026 | 16 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL é 50% mais barato nos tokens de entrada.
- NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL é 50% mais barato nos tokens de saída.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,00140 com NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL e US$ 0,00280 com Reflection: Beam 1.0 501B A23B.
Em detalhe
NVIDIA: O Nemotron 3.5 Super VL é feito pela NVIDIA, e o Reflection: Beam 1.0 501B A23B é feito pela Reflection. Ambos são modelos de texto no sentido de que a sua saída é texto, e ambos são servidos através da api14 lado a lado. Os dois fornecedores são empresas diferentes, pelo que os modelos provêm de esforços de treino separados, ainda que estejam atrás da mesma superfície de API aqui.
A divisão mais clara entre eles está nas modalidades de entrada. O Nemotron 3.5 Super VL aceita texto, imagens e vídeo como entrada, enquanto o Beam 1.0 501B A23B aceita apenas texto. Ambos indicam um comprimento de contexto de 1.048.576 tokens, pelo que não há diferença significativa na quantidade que pode fornecer. Quanto aos parâmetros, as duas listas são quase idênticas: ambos suportam 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 e top_p. O Beam 1.0 501B A23B acrescenta reasoning_effort a esse conjunto, o que lhe dá um controlo para ajustar a intensidade de raciocínio que o Nemotron 3.5 Super VL não expõe. O Nemotron 3.5 Super VL é o mais barato dos dois tanto na entrada como na saída, pelo que, se o custo por token for importante, é para esse que deve inclinar-se.
Para uma seleção prática, comece pela entrada que realmente tem. Se a sua tarefa envolve capturas de ecrã, documentos digitalizados, diagramas, fotografias ou fotogramas de vídeo, o Nemotron 3.5 Super VL é o único dos dois que pode receber esse material diretamente, pelo que é a escolha predefinida. Se a sua entrada for texto simples, ambos são viáveis, e a decisão resume-se a custo e controlo. O Nemotron 3.5 Super VL é mais barato tanto na entrada como na saída, o que o torna atrativo para trabalho de texto de grande volume, como classificação, extração, sumarização e geração em massa. O Beam 1.0 501B A23B é o que deve considerar quando quer controlo explícito sobre a quantidade de raciocínio que o modelo faz, uma vez que reasoning_effort está disponível nesse e não no modelo da NVIDIA. Fora isso, os dois são suficientemente próximos em comprimento de contexto e parâmetros suportados para que qualquer um possa lidar com documentos longos, chamadas de ferramentas e saída estruturada.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque o gateway expõe uma API compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o mesmo URL base, envia o mesmo corpo de pedido no estilo chat completions e altera apenas o id do modelo. Use "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" quando quiser o modelo da NVIDIA, e "reflection/beam-1.0-501b-a23b" quando quiser o modelo da Reflection. Tudo o resto no pedido, incluindo messages, tools, response_format e parâmetros de amostragem, permanece como está, sujeito às listas de parâmetros acima. Isso significa que pode alternar entre eles para comparação ou fallback editando uma única string, sem reescrever a sua integração.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" para "reflection/beam-1.0-501b-a23b", 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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