Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.

Yeni misin? Nasıl çalıştığına bak Oyun alanı, modeller ve API anahtarın için 1 dakikalık tur.

Uncensored vs Qwen3 VL 8B Instruct: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

Venice: Uncensored karşı Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Venice: Uncensored ($0,70 / 1M token (≈ ₺35,05)) ve Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ($0,88 / 1M token (≈ ₺43,82)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Venice: Uncensored	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct
Sağlayıcı	Venice	Qwen
Girdi	$0,70 / 1M token (≈ ₺35,05)	$0,88 / 1M token (≈ ₺43,82)
Çıktı	$3,15 / 1M token (≈ ₺157,74)	$2,63 / 1M token (≈ ₺131,45)
Önbellek okuma	-	$0,42 / 1M token (≈ ₺21,03)
Bağlam penceresi	128.000	262.144
Maks. çıktı	8.192	235.929
Girdi	text	image, text
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	9 Tem 2025	14 Eki 2025

Temel farklar

Venice: Uncensored girdi tokenlarında 20% daha ucuz.
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct çıktı tokenlarında 17% daha ucuz.
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 2.0× daha fazla bağlam okur (262.144 token).
araç çağırma özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct destekler.
yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct destekler.
1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Venice: Uncensored ile $0,00228, Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ile $0,00219 tutar.

Ayrıntılı bakış

Venice: Uncensored, Dolphin Mistral 24B soyundan gelen ve Venice tarafından sunulan bir metin modelidir ve 2025-07-09 tarihinde yayımlanmıştır. Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ise Qwen tarafından gelir ve 2025-10-14 tarihinde kullanıma sunulmuştur. Her ikisi de api14 üzerinde metin kategorisi altında listelenir, bu yüzden yüzeysel olarak benzer sohbet tamamlama uç noktaları gibi görünürler, ancak farklı işlere yöneliktirler. Venice tek amaçlı bir metin üreticisiyken, Qwen3 VL giriş tarafında görüntüleri de işleyen çok kipli bir talimat modelidir.

En net ayrım bağlam ve kiplerde ortaya çıkar. Qwen, 262144 token ile daha büyük bağlam penceresine sahiptir; Venice için bu değer 128000'dir, yani tek bir çağrıda yaklaşık iki kat daha fazla materyal tutabilir. Qwen ayrıca metnin yanında görüntü girişlerini de kabul eder, Venice ise yalnızca metin kabul eder; her ikisi de metin döndürür. Araçlar konusunda Qwen ikisi arasında daha programlanabilir olandır: bu ikiliden tools ve tool_choice destekleyen tek modeldir ve structured_outputs özelliğine sahip tek modeldir. Parametre listesi genel olarak daha geniştir; logit_bias, logprobs, top_logprobs, repetition_penalty ve seed bunlara dahildir ve Venice bunların hiçbirini sunmaz. Venice yaygın örnekleme ve biçimlendirme kontrollerini (frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, response_format, stop, temperature, top_k, top_p) kapsar; bu düz metin üretimi için yeterlidir ancak ajan tarzı iş akışları için değildir. Karşılaştırma verilerinde hiçbir model akıl yürütme modeli olarak işaretlenmemiştir, bu nedenle burada bildirilecek anlamlı bir fark yoktur.

Günlük işler için, isteğin ne içerdiğine ve yanıtın neye bağlanması gerektiğine göre seçim yapın. Düz metin gönderiyorsanız ve genel amaçlı bir yazar veya sohbet modeli istiyorsanız, Venice doğal seçimdir ve giriş tokenlarında daha ucuz seçenektir. Girişiniz ekran görüntüleri, diyagramlar, taranmış sayfalar veya başka herhangi bir görüntü içeriyorsa ya da modelin fonksiyon çağırmasını, yapılandırılmış çıktı döndürmesini veya bağlamda çok uzun bir belge taşımasını istiyorsanız, kullanmanız gereken Qwen'dir. Qwen ayrıca çıkış tokenlarında daha ucuz taraftır, bu yüzden uzun üretimler yalnızca metin görevlerinde bile ona yönelir. Kısaca: metin girişi, metin çıkışı, basit parametreler, Venice. Görüntüler, araçlar, yapılandırılmış çıktı veya çok büyük bir bağlam, Qwen.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirir, standart bir sohbet tamamlama isteği gönderir ve model alanını istediğiniz id değerine ayarlarsınız. Venice kullanmak için model değerini "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" olarak ayarlayın. Qwen kullanmak için model değerini "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" olarak ayarlayın. İstek gövdesindeki diğer her şey zaten kullandığınız biçimde kalır ve ikisi arasında geçiş yapmak o model id değerinin tek satırlık değişikliğidir. Yalnızca şunu unutmayın: Qwen messages dizisinde görüntü içerik parçalarını kabul eder, Venice etmez ve araç ile yapılandırılmış çıktı alanları yalnızca Qwen için geçerlidir.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition" yerine "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Venice: Uncensored ayrıntıları ve oyun alanı →Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ayrıntıları ve oyun alanı →

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 karşı Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar