AionLabs: Aion-2.0 مقابل Inception: Mercury 3
مقارنة جنبًا إلى جنب بين AionLabs: Aion-2.0 (2.80 US$ / مليون رمز) وInception: Mercury 3 (0.35 US$ / مليون رمز) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| AionLabs: Aion-2.0 | Inception: Mercury 3 | |
|---|---|---|
| المزوّد | AionLabs | Inception |
| الإدخال | 2.80 US$ / مليون رمز | 0.35 US$ / مليون رمز |
| الإخراج | 5.60 US$ / مليون رمز | 1.22 US$ / مليون رمز |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.70 US$ / مليون رمز | 0.04 US$ / مليون رمز |
| نافذة السياق | 131,072 | 1,000,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 32,768 | 131,072 |
| الإدخال | text | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 23/02/2026 | 16/10/2026 |
أبرز الفروق
- Inception: Mercury 3 أرخص بنسبة 88% في رموز الإدخال.
- Inception: Mercury 3 أرخص بنسبة 78% في رموز الإخراج.
- يقرأ Inception: Mercury 3 سياقًا أكبر بمقدار 7.6× (1,000,000 رمز).
- Inception: Mercury 3 وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00560 US$ مع AionLabs: Aion-2.0 و0.000963 US$ مع Inception: Mercury 3.
بالتفصيل
AionLabs: Aion-2.0 هو نموذج نصي من AionLabs، صدر في 2026-02-23. Inception: Mercury 3 هو نموذج نصي من Inception، صدر في 2026-10-16. يُقدَّم كلاهما على api14 ضمن فئة النصوص، وكلاهما يقبل إدخالاً نصياً ويعيد إخراجاً نصياً. لا يقبل أي من النموذجين الصور أو الصوت أو أي وسيط آخر، لذا إذا كان عبء عملك لغوياً بحتاً، فكلاهما مرشحان، ويتحدد الاختيار بناءً على السياق والمعاملات والسعر لا على نوع المدخلات التي يمكنك تقديمها.
أوضح فرق بينهما هو طول السياق. يدعم Aion-2.0 عدد 131072 رمزاً، بينما يدعم Mercury 3 عدد 1000000 رمز، لذا يستوعب Mercury 3 نحو سبعة إلى ثمانية أضعاف النص في طلب واحد. وهذا مهم لقراءة مستودعات كاملة، أو النصوص الطويلة، أو مجموعات المستندات الكبيرة، أو أي طلب كنت ستقسّمه وتجمعه لولا ذلك. أما المعاملات فيتشابه النموذجان في الأساسيات: كلاهما يقبل max_tokens وtemperature وtool_choice وtools وresponse_format وreasoning وinclude_reasoning، لذا يتوفر استدعاء الدوال وإخراج الاستدلال على أي من الجانبين. ويضيف Mercury 3 معاملات reasoning_effort وstop وstructured_outputs، ما يمنح تحكماً أدق في مدى عمق الاستدلال وفي فرض مخطط محدد. Mercury 3 هو الأرخص بينهما في الإدخال والإخراج معاً، لذا فهو أيضاً الأقل تكلفة لكل رمز، وإن كان جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة هو المرجع للتحقق من الأرقام الحالية.
في الأعمال اليومية مثل التلخيص والتصنيف والاستخراج ومساعدي المحادثة والمساعدة المعتدلة في البرمجة، يفي أي من النموذجين بالغرض، والعوامل الحاسمة عادةً هي السياق والتكلفة. إذا كانت طلباتك تتسع بسهولة ضمن 131072 رمزاً وكنت تريد نموذجاً نصياً مباشراً مع استدعاء الدوال والاستدلال، فإن Aion-2.0 خيار افتراضي معقول. وإذا كنت تدفع بانتظام مدخلات طويلة جداً، أو تحتاج structured_outputs لضمان شكل JSON، أو تريد ضبط reasoning_effort، فإن Mercury 3 أنسب، وسياقه الأكبر يعني خطوط معالجة تقسيم أقل للصيانة. ولأن Mercury 3 أرخص في الإدخال والإخراج، فهو أيضاً الخيار المنطقي عندما يكون الحجم مرتفعاً والمهمة غير مقيدة بالسياق.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 هو العملية نفسها. الواجهة متوافقة مع OpenAI، لذا توجّه عميلك الحالي إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل مفتاحك، وتضبط حقل model. لاستخدام Aion-2.0، اضبط معرّف النموذج على "aion-labs/aion-2.0". ولاستخدام Mercury 3، اضبطه على "inception/mercury-3". وكل ما تبقى في جسم الطلب، من messages وtemperature وtools وresponse_format وغيرها، يحتفظ بالشكل نفسه، لذا فإن التبديل بين النموذجين تغيير في سطر واحد، ويمكنك مقارنتهما على حركة المرور الخاصة بك دون إعادة كتابة كود التكامل.
لا تزال هناك حالات يكون فيها Aion-2.0 الخيار الأفضل. إذا كانت مدخلاتك قصيرة أو متوسطة الطول ولا تحتاج structured_outputs أو reasoning_effort، فإن السياق والمعاملات الإضافية في Mercury 3 لا تضيف لك شيئاً، وسطح طلب أبسط أسهل في الفهم. وإذا كنت قد ضبطت بالفعل الطلبات وأدوات التقييم على Aion-2.0 ونجحت، فلا سبب للانتقال ما لم تفرض التكلفة أو السياق ذلك. تعامل مع النموذجين كقابلين للتبادل على مستوى الواجهة واختر حسب المهمة: Aion-2.0 للأعمال النصية المحدودة، وMercury 3 عندما يغلب الطول أو فرض المخطط أو السعر لكل رمز.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "aion-labs/aion-2.0" إلى "inception/mercury-3"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
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": "inception/mercury-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل Elorian: Glimpse
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- Elorian: Glimpse مقابل MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- Elorian: Glimpse مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- Elorian: Glimpse مقابل Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro