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.

Qwen3 VL 8B Instruct vs ReMM SLERP 13B: API fiyatı, bağlam ve özellikler · api14

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct karşı ReMM SLERP 13B

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ($0,88 / 1M token (≈ ₺43,82)) ve ReMM SLERP 13B ($1,22 / 1M token (≈ ₺61,34)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.

Teknik özellikler

	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct	ReMM SLERP 13B
Sağlayıcı	Qwen	Undi95
Girdi	$0,88 / 1M token (≈ ₺43,82)	$1,22 / 1M token (≈ ₺61,34)
Çıktı	$2,63 / 1M token (≈ ₺131,45)	$2,28 / 1M token (≈ ₺113,92)
Önbellek okuma	$0,42 / 1M token (≈ ₺21,03)	-
Bağlam penceresi	262.144	6.144
Maks. çıktı	235.929	5.529
Girdi	image, text	text
Çıktı	text	text
Araç çağırma
Yapılandırılmış çıktı
Akıl yürütme kontrolü
Eklenme	14 Eki 2025	22 Tem 2023

Temel farklar

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct girdi tokenlarında 29% daha ucuz.
ReMM SLERP 13B çıktı tokenlarında 13% daha ucuz.
Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct 42.7× daha fazla bağlam okur (262.144 token).
araç çağırma özelliğini yalnızca Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct destekler.
1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ile $0,00219, ReMM SLERP 13B ile $0,00236 tutar.

Ayrıntılı bakış

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct, Qwen tarafından yapılmıştır ve ReMM SLERP 13B, Undi95 tarafından yapılmıştır. Her ikisi de metin çıktı modelleridir, yani ne gönderirseniz metin olarak geri alırsınız. Qwen modeli 2025-10-14 tarihinde yayımlanmıştır, ReMM SLERP 13B ise 2023-07-22 tarihine kadar uzanır. Bu yaş farkı, özellik farkından daha az önemlidir, ancak birinin yeni bir görsel dil modeli, diğerinin ise daha eski bir yalnızca metin birleşimi olduğunu bilmekte fayda var.

En büyük pratik fark, modalite ve bağlamdır. Qwen3 VL 8B Instruct hem görüntü hem de metin girdisini kabul eder, bu nedenle isteminizin yanında bir ekran görüntüsüne, bir şemaya veya bir fotoğrafa bakabilir. ReMM SLERP 13B yalnızca metin kabul eder. Qwen3 VL 8B Instruct ayrıca 262144 token ile çok daha büyük bir bağlam penceresine sahiptir, ReMM SLERP 13B için bu değer 6144 tokendır, bu nedenle uzun belgeler, büyük kod dosyaları veya uzun sohbet geçmişleri Qwen modeline rahatça sığar ve diğerine sığmaz. Araçlar konusunda, yalnızca Qwen3 VL 8B Instruct araçları destekler, bu da işlev çağrısı ve ajan tarzı iş akışlarının orada mevcut olduğu ve ReMM SLERP 13B'de olmadığı anlamına gelir. Her ikisi de yapılandırılmış çıktılar sunar, bu nedenle JSON tarzı yanıtlar her ikisinde de mümkündür. Hiçbiri özel bir akıl yürütme modeli olarak listelenmemiştir. Fiyat konusunda, Qwen3 VL 8B Instruct girdi için daha ucuz seçenektir, ReMM SLERP 13B ise çıktı için daha ucuzdur, bu nedenle maliyet dengesi ne kadar gönderdiğinize karşı ne kadar ürettiğinize bağlıdır.

Çoğu yeni iş için Qwen3 VL 8B Instruct daha güvenli varsayılandır. Girdiniz görüntü içerdiğinde, isteminiz veya sohbetiniz uzun olduğunda ya da aynı istekte araç çağrıları ve yapılandırılmış çıktılar gerektiğinde onu seçin. Girdi tokenları faturanıza hâkim olduğunda da daha iyi seçimdir, çünkü o tarafta daha ucuzdur. ReMM SLERP 13B, saf metin üretimi yapıyorsanız, istemleriniz ve çıktılarınız 6144 token içinde kalacak kadar kısaysa ve araçlara veya görüntü anlamaya ihtiyacınız yoksa mantıklıdır. Çıktısı daha ucuz olduğu için, kısa yaratıcı yazarlık, basit sohbet yanıtları veya toplu metin dönüşümleri gibi küçük istemlerle çoğunlukla üretim odaklı iş yükleri için çekici olabilir.

Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, anahtarınızı gönderin ve model alanını ayarlayın. İkisi arasındaki tek değişiklik şu model kimliği dizesidir: Qwen modeli için "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" ve ReMM SLERP 13B için "undi95/remm-slerp-l2-13b" kullanın. İstek gövdeniz, sohbet mesajlarınız ve parametre adlarınız aynı kalır, bu nedenle geçiş tek satırlık bir düzenlemedir. Bir istemci kitaplığı kullanıyorsanız, modeli istek mantığına dokunmadan değiştirebilmek için yapılandırmanızda veya ortam değişkeninizde ayarlayın, sabit kodlamayın.

ReMM SLERP 13B'nin daha iyi seçim olduğu durumlar hâlâ vardır. Göreviniz görüntüsüz, araçsız ve kısa bağlamlı düz metinse ve kullanımınız çıktı ağırlıklıysa, daha ucuz çıktısı ve min_p ile top_a gibi ek örnekleme kontrolleri size Qwen modelinin listelemediği ayarlama seçenekleri sunar. Bu dar iş yükü şeklinde, eski model daha ekonomik ve daha kontrol edilebilir seçim olabilir.

Tek bir metinle geçiş yap

İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "qwen/qwen3-vl-8b-instruct" yerine "undi95/remm-slerp-l2-13b" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct ayrıntıları ve oyun alanı →ReMM SLERP 13B 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": "undi95/remm-slerp-l2-13b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct karşı ReMM SLERP 13B

Teknik özellikler

Temel farklar

Ayrıntılı bakış

Tek bir metinle geçiş yap

Diğer karşılaştırmalar