Muse Glimmer 30B مقابل GPT-5.4 Nano: 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.

Meta: Muse Glimmer 30B مقابل OpenAI: GPT-5.4 Nano

مقارنة جنبًا إلى جنب بين Meta: Muse Glimmer 30B (‏1.05 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.94 ر.س.‏)) وOpenAI: GPT-5.4 Nano (‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	Meta: Muse Glimmer 30B	OpenAI: GPT-5.4 Nano
المزوّد	Meta	OpenAI
الإدخال	‏1.05 US$ / مليون رمز (≈ ‏3.94 ر.س.‏)	‏0.70 US$ / مليون رمز (≈ ‏2.63 ر.س.‏)
الإخراج	‏4.20 US$ / مليون رمز (≈ ‏15.75 ر.س.‏)	‏4.38 US$ / مليون رمز (≈ ‏16.41 ر.س.‏)
قراءة ذاكرة التخزين المؤقت	‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)	‏0.07 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.26 ر.س.‏)
بحث الويب	-	‏35.00 US$ / 1000 عملية بحث (≈ ‏131.25 ر.س.‏)
نافذة السياق	131,072	400,000
الحد الأقصى للإخراج	16,384	128,000
الإدخال	text, image	file, image, text
الإخراج	text	text
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	09‏/08‏/2026	17‏/03‏/2026

أبرز الفروق

OpenAI: GPT-5.4 Nano أرخص بنسبة 33% في رموز الإدخال.
يقرأ OpenAI: GPT-5.4 Nano سياقًا أكبر بمقدار 3.1× (400,000 رمز).
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.00315 US$ مع Meta: Muse Glimmer 30B و‏0.00289 US$ مع OpenAI: GPT-5.4 Nano.

بالتفصيل

ميتا: Muse Glimmer 30B و OpenAI: GPT-5.4 Nano هما نموذجان لتوليد النصوص يتم بيعهما عبر api14، ولكنهما يأتيان من مختبرات مختلفة ويحملان أولويات تصميم مختلفة. Muse Glimmer 30B من تطوير Meta وتم إصداره في 2026-08-09. أما GPT-5.4 Nano من تطوير OpenAI وتم إصداره في 2026-03-17. كلاهما يندرج تحت فئة النصوص وينتج مخرجات نصية، لذا لا يعتبر أحدهما مولدًا للصور أو الصوت. التباين المثير يكمن في جانب الإدخال وفي مقدار المادة التي يمكن لكل منهما استيعابها في وقت واحد.

من حيث القدرات، يكمن أكبر اختلاف هيكلي في نافذة السياق. يقبل GPT-5.4 Nano ما يصل إلى 400,000 رمز (tokens)، وهو ما يعادل تقريبًا ثلاثة أضعاف ما يقبله Muse Glimmer 30B عند 131,072 رمز. كما أن GPT-5.4 Nano يقبل ثلاث وسائط إدخال: النص والصور والملفات. أما Muse Glimmer 30B فيقبل النص والصور، ولكنه لا يقبل الملفات. فيما يتعلق بالمعلمات، يتداخل النموذجان في الأساسيات (tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, seed)، ولا يُذكر أي من النموذجين كالمُدعم الوحيد للأدوات أو المخرجات المنظمة أو الاستدلال. يعرض Muse Glimmer 30B سطح أخذ عينات أوسع، بما في ذلك temperature و top_p و top_k و min_p و frequency_penalty و presence_penalty و repetition_penalty و logit_bias و stop. في المقابل، يعرض GPT-5.4 Nano max_completion_tokens و verbosity، مما يوحي بواجهة توليد أكثر صرامة ومحددًا للرأي. إذا كنت تعتمد على التحكم الدقيق في أخذ العينات، فإن Glimmer يمنحك المزيد من الخيارات. أما إذا كنت تعتمد على إدخال المستندات مباشرة، فإن Nano هو الذي يقبل الملفات.

لاختيار المهمة، ابدأ بشكل مدخلاتك. إذا كنت تعمل مع سياق طويل: قواعد بيانات برمجية كبيرة، تحليل مستندات متعددة، نصوص طويلة، أو أي شيء يكون فيه رفع الملف هو الطريقة الطبيعية لتسليم البيانات، فإن GPT-5.4 Nano هو الأنسب بسبب النافذة الأكبر وإدخال الملفات. إذا كان عملك يتضمن صورة ونصًا، يمكن لكلا النموذجين التعامل مع ذلك، لذا يعود القرار إلى حجم السياق والتسعير. إذا كنت تريد ضبط سلوك أخذ العينات بدقة، أو كنت تقوم بنقل مسار يعتمد على top_k أو min_p أو logit_bias أو repetition_penalty، فإن Muse Glimmer 30B هو الخيار الأكثر أمانًا لأن تلك المعلمات مدعومة هناك. يلعب جانب التكلفة دورًا أيضًا: الرموز المدخلة أرخص في GPT-5.4 Nano، بينما أسعار المخرجات متقاربة في كلا النموذجين. جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة يحتوي على الأرقام الحالية، لذا تحقق منه قبل الالتزام بحجم عمل كبير، حيث تتراكم اختلافات تكلفة الإدخال بسرعة.

يعمل استدعاء أي من النموذجين عبر api14 بنفس الطريقة، لأن نقطة النهاية متوافقة مع OpenAI. تحتفظ بجسم طلبك، ومصفوفة الرسائل، وأدواتك، وتنسيق استجابتك كما هي، ولا تغير سوى قيمة حقل model. قم بتمرير "meta/muse-glimmer-30b" لتوجيه الطلب إلى نموذج Meta، أو قم بتمرير "openai/gpt-5.4-nano" لتوجيهه إلى نموذج OpenAI. لا يتغير أي شيء آخر في هيكل الاستدعاء، مما يعني أنه يمكنك إجراء اختبار A/B للنموذجين على نفس مجموعة المطالبات عن طريق تبديل هذا السلسلة النصية الواحدة. تحذير عمل واحد: إذا كان طلبك يستخدم معلمات يدعمها نموذج واحد فقط، مثل top_k أو min_p على Glimmer، أو verbosity و max_completion_tokens على Nano، فيجب عليك بناء كتلة المعلمات لكل نموذج بدلاً من افتراض أن كلاهما يقبل حقولًا متطابقة. مُعرّف النموذج هو المفتاح، أما المعلمات فهي حيث يختلف الاثنان.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "meta/muse-glimmer-30b" إلى "openai/gpt-5.4-nano"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل Meta: Muse Glimmer 30B وساحة التجربة →تفاصيل OpenAI: GPT-5.4 Nano 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": "openai/gpt-5.4-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Glimmer 30B مقابل OpenAI: GPT-5.4 Nano

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى