NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) karşı NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) (Ücretsiz) ve NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) (Ücretsiz) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) | NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | NVIDIA | NVIDIA |
| Bağlam penceresi | 32.768 | 32.768 |
| Maks. çıktı | 29.491 | 29.491 |
| Girdi | text, image | text, image |
| Çıktı | embeddings | embeddings |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 21 Eki 2026 | 21 Eki 2026 |
Ayrıntılı bakış
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) ve NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free), NVIDIA'nın aynı Nemotron 3.5 Embed ailesi altında api14 üzerinde sunulan iki gömme modelidir. Adlandırma size temel yapısal farkı söyler: biri 1B varyantı, diğeri 8B varyantıdır, yani parametre sayısı aralarındaki ana ayrımdır. Her ikisi de embeddings kategorisinde listelenmiştir, yani hiçbiri sohbet tamamlama veya serbest metin üretmez. Girdiyi saklayabileceğiniz, karşılaştırabileceğiniz ve üzerinde arama yapabileceğiniz vektörlere dönüştürmek için varlar. Her ikisi de model kimliğinde ":free" son ekini taşır, api14 bunları bu şekilde sunar.
Gerçekten listelenen özellikler açısından iki model aynıdır. Her ikisi de girdi modalitesi olarak metin ve görüntü kabul eder ve her ikisi de tek çıktı modalitesi olarak embeddings döndürür. Her ikisinin bağlam uzunluğu 32768 tokendır, yani tek bir istekte alabilecekleri girdi miktarı bakımından fark yoktur. Hiçbir model desteklenen parametre listelemez, bu nedenle onlara örnekleme kontrolleri, araç tanımları veya yapılandırılmış çıktı şemaları iletmeyi beklememelisiniz. Niteliksel karşılaştırma alanları tümüyle boş veya eşit döner: daha ucuz girdi tarafı yok, daha ucuz çıktı tarafı yok, daha büyük bağlam tarafı yok ve araçları, yapılandırılmış çıktıyı veya akıl yürütmeyi tek başına destekleyen bir model yok. Başka bir deyişle, yayımlanan olgular onları yetenek, bağlam veya modalite açısından ayırmaz.
Aralarında seçim yapmak için pratik soru kapasiteye karşı maliyettir ve elinizdeki tek sinyal parametre sayısıdır. 1B modeli ikisinden daha küçüktür, bu nedenle büyük hacimde metin veya görüntü üzerinde hafif bir gömme işlemi isterken ve verimlilik ya da kaynak kullanımını optimize ederken doğal ilk çağrıdır. 8B modeli daha büyüktür, bu nedenle küçük modelin verinizdeki sinyali yeterince yakalamadığından şüphelendiğinizde ve gömme başına daha fazla hesaplama harcayarak daha zengin bir temsil elde etmeye razı olduğunuzda doğal seçimdir. Burada her iki model için de yayımlanmış bir kıyaslama, puan veya sıralama olmadığından ampirik karar vermelisiniz: kendi derleminizden bir örneği her ikisiyle de gömün, ardından yalnızca parametre sayısına güvenmek yerine görevinizde erişim veya kümeleme kalitesini ölçün.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü api14 OpenAI uyumlu bir API sunar. Mevcut OpenAI istemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, metin veya görüntü girdinizi embeddings uç noktasına gönderin ve model alanını istediğiniz kimliğe ayarlayın. İki çağrı arasındaki tek değişiklik bu dizedir: küçük model için "nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free" ve büyük model için "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free". İstek şekliniz, kimlik doğrulama ve yanıt ayrıştırma aynı kalır, böylece tek bir değişkeni değiştirip aynı kod yolunu yeniden çalıştırarak modeller arasında geçiş yapabilirsiniz.
Listelenen olgularda bir modelin diğerine göre açıkça daha iyi seçim olduğu bir görev yoktur. Aynı bağlam uzunluğunu, aynı girdi ve çıktı modalitelerini, aynı desteklenen parametre eksikliğini ve aynı sağlayıcı sürüm tarihini paylaşırlar. Boyutun ötesinde bir eşitlik bozucuya ihtiyacınız varsa, bu sayfadaki canlı fiyat tablosunu kullanın, çünkü fiyatlandırma burada belirtilmek yerine orada gösterilir ve tam bir indeksleme işi için bir modele karar vermeden önce temsili bir örnek üzerinde kendi değerlendirmenizi çalıştırın.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free" yerine "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Diğer karşılaştırmalar
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 karşı Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 karşı Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 karşı Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 karşı Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text karşı Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text karşı Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text karşı Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 karşı Cohere: Embed 5 Fast