Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Ny här? Se hur det fungerar En rundtur på 1 minut genom testmiljö, modeller och din API-nyckel.

Uncensored vs Qwen3 VL 8B Instruct: API-pris, kontext och funktioner · api14

Venice: Uncensored mot Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

En jämförelse sida vid sida av Venice: Uncensored (0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,86 kr)) och Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct (0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.

Specifikationer

	Venice: Uncensored	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Leverantör	Venice	Qwen
Indata	0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,86 kr)	0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)
Utdata	3,15 US$ / 1M textdelar (≈ 30,86 kr)	2,63 US$ / 1M textdelar (≈ 25,72 kr)
Cacheläsning	-	0,42 US$ / 1M textdelar (≈ 4,11 kr)
Kontextfönster	128 000	262 144
Max utdata	8 192	235 929
Indata	text	image, text
Utdata	text	text
Verktygsanrop
Strukturerad utdata
Styrning av resonemang
Tillagd	9 juli 2025	14 okt. 2025

Viktiga skillnader

Venice: Uncensored är 20% billigare på indata-tokens.
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct är 17% billigare på utdata-tokens.
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct läser 2.0× mer kontext (262 144 tokens).
Endast Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct stöder verktygsanrop.
Endast Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct stöder strukturerad JSON-utdata.
Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00228 US$ med Venice: Uncensored och 0,00219 US$ med Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct.

Mer i detalj

Venice: Uncensored är en textmodell från Venice, byggd på Dolphin Mistral 24B-linjen, och den släpptes 2025-07-09. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct kommer från Qwen och anlände 2025-10-14. Båda listas under textkategorin på api14, så på ytan ser de ut som jämförbara chat completions-endpoints, men de är inriktade på olika uppgifter. Venice är en textgenerator med ett enda syfte, medan Qwen3 VL är en multimodell instruct-modell som även hanterar bilder på indatasidan.

Den tydligaste skillnaden ligger i kontext och modaliteter. Qwen har det större kontextfönstret med 262144 tokens mot 128000 för Venice, så det kan rymma ungefär dubbelt så mycket material i ett enda anrop. Qwen accepterar också bildindata tillsammans med text, medan Venice endast accepterar text; båda returnerar text. När det gäller verktyg är Qwen den mer programmerbara av de två: det är den enda av paren som stöder tools och tool_choice, och den enda med structured_outputs. Dess parameterlista är bredare överlag, inklusive logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty och seed, som Venice inte exponerar. Venice täcker de vanliga styrningarna för sampling och formatering (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p), vilket räcker för enkel generering men inte för agentliknande arbetsflöden. Ingen av modellerna flaggas som en reasoning-modell i jämförelsedata, så det finns ingen meningsfull skillnad att rapportera där.

För dagligt arbete, välj baserat på vad förfrågan innehåller och vad svaret måste kopplas in i. Om du skickar vanlig text och vill ha en allmän skriv- eller chattmodell är Venice det naturliga valet, och det är det billigare alternativet för input-tokens. Om din input innehåller skärmbilder, diagram, skannade sidor eller någon annan bild, eller om du behöver att modellen anropar funktioner, returnerar strukturerad output eller bär ett mycket långt dokument i kontexten, är Qwen det du ska använda. Qwen är också den billigare sidan för output-tokens, så långa genereringar lutar åt dess håll även för enbart textuppgifter. Kort sagt: text in, text ut, enkla parametrar, Venice. Bilder, verktyg, strukturerad output eller en mycket stor kontext, Qwen.

Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en standardförfrågan för chat completions och ställer in model-fältet till det id du vill ha. För att använda Venice, ställ in model till "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition". För att använda Qwen, ställ in model till "qwen/qwen3-vl-8b-instruct". Allt annat i förfrågans body behåller den form du redan använder, och att växla mellan de två är en ändring på en rad av det model-id:t. Tänk bara på att Qwen accepterar bildinnehållsdelar i messages-arrayen och Venice inte gör det, och att fälten för verktyg och strukturerad output endast gäller Qwen.

Det finns fortfarande fall där Venice är det bättre valet även om Qwen ser mer kapabelt ut på papperet. Om din arbetsbelastning är ren text, du inte behöver verktyg eller strukturerad output, och dina prompter ryms bekvämt inom 128000 tokens, ger Venice dig samma grundläggande gränssnitt för chat completions med en mindre funktionsyta att förhålla sig till, och det är den billigare modellen för input. Team som vill ha en vanlig textgenerator utan multimodal eller funktionsanropande maskineri i förfrågningsvägen kan stanna på Venice och bara byta till Qwen när en bild, ett verktygsanrop eller en mycket längre kontext faktiskt dyker upp.

Byt med en sträng

Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" till "qwen/qwen3-vl-8b-instruct", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.

Venice: Uncensored: detaljer och testmiljö →Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct: detaljer och testmiljö →

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": "qwen/qwen3-vl-8b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Venice: Uncensored mot Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Specifikationer

Viktiga skillnader

Mer i detalj

Byt med en sträng

Fler jämförelser