Meta: Muse Spark 1.3 Contributor vs. Reka Flash 3
Ein direkter Vergleich von Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €)) und Reka Flash 3 (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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | Reka AI |
| Eingabe | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) | 0,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,31 €) |
| Ausgabe | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €) |
| Cache-Lesen | 0,00700 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,00623 €) | - |
| Websuche | 8,75 $ / 1.000 Suchen (≈ 7,79 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 65.536 |
| Max. Ausgabe | 943.718 | 58.982 |
| Eingabe | text, image, video, file | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 02.09.2026 | 12.03.2025 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Beide haben etwa denselben Eingabepreis.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor liest 16.0× mehr Kontext (1.048.576 Tokens).
- Nur Meta: Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt Tool Calling.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 0,000700 $ und mit Reka Flash 3 0,000700 $.
Im Detail
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2. September 2026. Reka Flash 3 ist ein Textmodell von Reka AI, veröffentlicht am 12. März 2025. Beide werden über api14 als Chat-Modelle mit Textausgabe bereitgestellt, sodass sie auf der Ebene der grundlegenden Generierung denselben Platz in Ihrem Stack einnehmen. Die Unterschiede zeigen sich darin, was Sie ihnen zuführen können, wie viel Sie ihnen auf einmal zuführen können und welche Anfrageparameter sie akzeptieren.
Die deutlichste Trennung liegt bei Kontext und Eingabeverarbeitung. Muse Spark 1.3 Contributor akzeptiert ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, während Reka Flash 3 65.536 Tokens akzeptiert, sodass das Meta-Modell Ihnen einen viel größeren Arbeitssatz für lange Dokumente oder ausgedehnte Konversationen bietet. Muse Spark 1.3 Contributor nimmt außerdem Text-, Bild-, Video- und Dateieingaben entgegen, während Reka Flash 3 nur Text annimmt. Beim Tool-Calling sind die beiden ebenfalls nicht gleichwertig: Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt tools und tool_choice, und Reka Flash 3 führt sie nicht auf. Beide bieten strukturierte Ausgaben, reasoning und include_reasoning, sodass strukturierte Generierung und Reasoning-Spuren auf beiden Seiten verfügbar sind. Die Parameterlisten weichen an anderer Stelle voneinander ab: Reka Flash 3 unterstützt frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed und stop, die Muse Spark 1.3 Contributor nicht aufführt, während Muse Spark 1.3 Contributor repetition_penalty, reasoning_effort und response_format unterstützt, die Reka Flash 3 nicht aufführt. Beim Preis sind die beiden sowohl bei Eingabe als auch bei Ausgabe etwa gleich, sodass die Kosten hier nicht der entscheidende Faktor sind.
Für die meisten neuen Arbeiten greifen Sie zuerst zu Muse Spark 1.3 Contributor. Wenn Ihre Aufgabe langes Quellmaterial umfasst, etwa ein vollständiges Repository, einen langen Vertrag oder ein mehrstündiges Transkript, beseitigt das größere Kontextfenster die Notwendigkeit, zu chunking und zusammenzusetzen. Wenn Ihre Eingabe Screenshots, Diagramme, Videoframes oder angehängte Dateien enthält, ist es das einzige der beiden, das sie akzeptiert. Wenn Ihre Anwendung agentisch ist und von Tool-Aufrufen abhängt, oder Sie die Reasoning-Tiefe mit reasoning_effort steuern möchten, ist es wiederum die einzige Option. Reka Flash 3 bleibt eine vernünftige Wahl, wenn Ihre Eingabe reiner Text ist, Ihr Prompt bequem in 65.536 Tokens passt und Sie Sampling-Steuerungen wünschen, die Muse Spark 1.3 Contributor nicht bereitstellt, wie seed für reproduzierbare Läufe, logprobs und top_logprobs zur Inspektion der Konfidenz auf Token-Ebene, oder frequency_penalty und presence_penalty zur Abstimmung von Wiederholungen. Das sind praktische Gründe, es für Evaluierungs-Harnesses, Klassifikation mit Konfidenzausgaben und kurze Texttransformationen zu wählen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, weil der Endpunkt OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model. Das Wechseln zwischen den beiden ist eine einzige String-Änderung: Verwenden Sie meta/muse-spark-1.3-contributor oder rekaai/reka-flash-3. Die Form des Anfrage-Bodys, das messages-Array und das Parsen der Antwort bleiben identisch, sodass Sie einen Codepfad beibehalten und die ID pro Anfrage oder pro Umgebung austauschen können. Das Einzige, worauf Sie achten müssen, sind Parameter: Wenn Sie seed oder logprobs an Muse Spark 1.3 Contributor senden, oder tools oder reasoning_effort an Reka Flash 3, verhält sich der Aufruf nicht so wie beim anderen Modell, sodass Sie diese Felder anhand der Modell-ID, die Sie senden, steuern sollten.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta/muse-spark-1.3-contributor" auf "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview vs. Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha vs. Tencent: Hy4