inclusionAI: Ling 3.1 Flash vs. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Ein direkter Vergleich von inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,14 €)) und Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Anbieter | inclusionAI | Meta |
| Eingabe | 0,16 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,14 €) | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) |
| Ausgabe | 0,47 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,42 €) | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) |
| Cache-Lesen | 0,03 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,03 €) | 0,00700 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,00623 €) |
| Websuche | - | 8,75 $ / 1.000 Suchen (≈ 7,79 €) |
| Kontextfenster | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 262.144 | 943.718 |
| Eingabe | text | text, image, video, file |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 02.10.2026 | 21.08.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash ist bei Eingabe-Tokens 55% günstiger.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash ist bei Ausgabe-Tokens 32% günstiger.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit inclusionAI: Ling 3.1 Flash 0,000394 $ und mit Meta: Muse Spark 1.2 Contributor 0,000700 $.
Im Detail
inclusionAI: Ling 3.1 Flash ist ein Textmodell von inclusionAI, veröffentlicht am 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2026-08-21. Beide werden über api14 in der Kategorie Text bereitgestellt, oberflächlich betrachtet belegen sie also denselben Platz in einer Modellauswahl. Die Unterschiede zeigen sich darin, was jedes Modell als Eingabe akzeptiert und wie jedes bepreist ist.
Bei den Fähigkeiten unterscheiden sich die beiden hauptsächlich bei den Modalitäten. Ling 3.1 Flash nimmt Text entgegen und gibt Text zurück. Muse Spark 1.2 Contributor gibt ebenfalls Text zurück, akzeptiert aber neben Text auch Bild-, Video- und Dateieingaben, was es zum einzigen der beiden macht, das etwas anderes als eine Zeichenkette betrachten kann. Die Kontextlänge ist praktisch ein Gleichstand: Ling 3.1 Flash listet 1.000.000 Token und Muse Spark 1.2 Contributor listet 1.048.576 Token, ein Unterschied, der klein genug ist, dass er keine Entscheidung bestimmen sollte. Die Parameterlisten überschneiden sich stark, beide bieten tools, structured outputs, reasoning controls, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format und max_tokens. Ling 3.1 Flash bietet zusätzlich frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed und stop, was wichtig ist, wenn man auf logprobs, deterministisches Seeding oder Bias auf Token-Ebene angewiesen ist. Muse Spark 1.2 Contributor bietet reasoning_effort, was Ling 3.1 Flash nicht listet.
Für die Wahl zwischen den beiden beginnt man mit der Eingabe. Wenn Ihre Aufgabe einen Screenshot, ein Diagramm, ein PDF oder ein Videobild umfasst, ist Muse Spark 1.2 Contributor das Modell, das dies akzeptieren kann, da Ling 3.1 Flash nur Text verarbeitet. Wenn Ihre Aufgabe reiner Text bei langem Kontext ist, etwa das Zusammenfassen eines großen Korpus, die Suche über einen großen Dokumentensatz oder eine Agentenschleife über Text-Tool-Aufrufe, sind beide brauchbar und die Kontextfenster liegen nah genug beieinander, um sie zu ignorieren. In diesem Fall sind Preis und Parameter die Entscheidungskriterien. Ling 3.1 Flash ist das günstigere der beiden bei der Eingabe, während Muse Spark 1.2 Contributor das günstigere der beiden bei der Ausgabe ist, die bessere Wahl hängt also von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe ab. Eine Arbeitslast, die große Prompts sendet und kurze Antworten zurückgibt, tendiert zu Ling 3.1 Flash. Eine Arbeitslast mit kleinen Prompts und langen Generierungen tendiert zu Muse Spark 1.2 Contributor. Wenn Sie logprobs, top_logprobs, seed oder logit_bias benötigen, ist Ling 3.1 Flash hier die einzige Option, da Muse Spark 1.2 Contributor sie nicht listet. Wenn Sie steuern möchten, wie viel Reasoning-Aufwand das Modell betreibt, bietet Muse Spark 1.2 Contributor reasoning_effort und Ling 3.1 Flash nicht.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, da das Gateway OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model auf die gewünschte id. Die einzige Änderung zwischen den beiden ist diese Zeichenkette: Verwenden Sie inclusionai/ling-3.1-flash für Ling 3.1 Flash oder meta/muse-spark-1.2-contributor für Muse Spark 1.2 Contributor. Ihr Request-Body, Ihr messages-Array, Ihre Tool-Definitionen und Ihr Response-Parsing bleiben unverändert. Wenn Sie bereits Code gegen die OpenAI-Chat-Completions-Form geschrieben haben, ist der Modellwechsel eine einzeilige Änderung, und Sie können beide ids in einer Config-Map behalten und pro Anfrage routen, ohne zwei Clients zu pflegen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "inclusionai/ling-3.1-flash" auf "meta/muse-spark-1.2-contributor", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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