Ling 3.0 Tiny مقابل Extract: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

inclusionAI: Ling 3.0 Tiny مقابل ScaleDown: Extract

مقارنة جنبًا إلى جنب بين inclusionAI: Ling 3.0 Tiny (‏0.05 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.20 ر.س.‏)) وScaleDown: Extract (‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	inclusionAI: Ling 3.0 Tiny	ScaleDown: Extract
المزوّد	inclusionAI	ScaleDown
الإدخال	‏0.05 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.20 ر.س.‏)	‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)
الإخراج	‏0.16 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.59 ر.س.‏)	-
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.01 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.04 ر.س.‏)	-
نافذة السياق	262,144	1,000,000
الحد الأقصى للإخراج	250,000	900,000
الإدخال	text	text, image, file
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	06‏/08‏/2026	13‏/10‏/2026

أبرز الفروق

inclusionAI: Ling 3.0 Tiny أرخص بنسبة 63% في رموز الإدخال.
يقرأ ScaleDown: Extract سياقًا أكبر بمقدار 3.8× (1,000,000 رمز).
inclusionAI: Ling 3.0 Tiny وحده يدعم استدعاء الأدوات.
inclusionAI: Ling 3.0 Tiny وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
inclusionAI: Ling 3.0 Tiny وحده يدعم التحكم في جهد الاستدلال.
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.000131 US$ مع inclusionAI: Ling 3.0 Tiny و‏0.000140 US$ مع ScaleDown: Extract.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "inclusionai/ling-3.0-tiny" إلى "scaledown/extract"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل inclusionAI: Ling 3.0 Tiny وساحة التجربة →تفاصيل ScaleDown: Extract وساحة التجربة →

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": "scaledown/extract",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.0 Tiny مقابل ScaleDown: Extract

المواصفات

أبرز الفروق

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى