inclusionAI: Ling 3.1 Flash vs. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Ein direkter Vergleich von inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,14 €)) und Meta: Muse Spark 1.3 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 1.3 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 | 02.09.2026 |
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 1.3 Contributor 0,000700 $.
Im Detail
inclusionAI: Ling 3.1 Flash ist ein Textmodell von inclusionAI, veröffentlicht am 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2026-09-02. Beide werden über api14 als Modelle der Kategorie Text bereitgestellt, und beide nehmen Text entgegen und geben Text zurück. Die Benennung verrät etwas über die Positionierung: Flash deutet auf eine schlanke, schnelle Option hin, während das Label Contributor beim Meta-Modell auf eine bestimmte Stufe der Muse Spark Reihe von Meta hindeutet und nicht auf ein allgemeines Flaggschiff.
Am stärksten unterscheiden sich die beiden bei den Eingabemodalitäten und beim Kontext. Ling 3.1 Flash akzeptiert nur Text, während Muse Spark 1.3 Contributor Text, Bild, Video und Datei-Eingaben akzeptiert, sodass alles, was einen Screenshot, einen Clip oder ein hochgeladenes Dokument betrifft, auf das Meta-Modell zeigt. Die Kontextlänge ist praktisch identisch: Ling 3.1 Flash bietet 1.000.000 Tokens und Muse Spark 1.3 Contributor bietet 1.048.576 Tokens, eine Differenz von rund fünf Prozent, die keine reale Arbeitslast entscheiden wird. Bei den Parametern bietet Ling 3.1 Flash einen breiteren Satz, darunter frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs und ein einfaches reasoning-Flag. Muse Spark 1.3 Contributor deckt die zentralen Sampling- und Tool-Parameter ab plus reasoning_effort, womit Sie die Reasoning-Intensität dosieren können, statt sie nur ein- oder auszuschalten. Keines der Modelle wird als alleiniger Unterstützer von Tools, strukturierten Ausgaben oder Reasoning aufgeführt, behandeln Sie diese also als bei beiden verfügbar.
Für die tägliche Arbeit wählen Sie Ling 3.1 Flash, wenn Ihre Eingabe reiner Text ist und Sie feinkörnige Kontrolle über Sampling und Decoding wünschen. Die Unterstützung von logprobs und top_logprobs macht es zur besseren Wahl für Klassifikation, Scoring, Reranking oder jede Pipeline, in der Sie Konfidenz auf Token-Ebene prüfen, und die Parameter seed und Penalty helfen, wenn Sie reproduzierbare oder sorgfältig geformte Ausgaben benötigen. Wählen Sie Muse Spark 1.3 Contributor, wenn die Anfrage ein Bild, ein Video oder eine Datei enthält, da Ling 3.1 Flash diese gar nicht akzeptieren kann. Es ist außerdem die natürliche Wahl, wenn Sie den Reasoning-Aufwand pro Anfrage abstimmen möchten, statt Reasoning pauschal zu aktivieren.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise. Beide sind OpenAI-kompatibel, Sie richten also Ihren bestehenden Client auf die api14 Base URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model auf inclusionai/ling-3.1-flash oder meta/muse-spark-1.3-contributor. Alles andere im Request Body, messages, temperature, max_tokens, tools, response_format, bleibt, wo es ist. Das Umschalten zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung der model id, was es günstig macht, Anfragen nach Inhaltstyp zu routen: reine Textaufträge an Ling 3.1 Flash, alles mit einem Anhang an Muse Spark 1.3 Contributor.
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-1.3-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-1.3-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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