Meta: Muse Spark 1.3 vs. Mistral: Mistral Large 4
Ein direkter Vergleich von Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €)) und Mistral: Mistral Large 4 (2,45 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,18 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meta: Muse Spark 1.3 | Mistral: Mistral Large 4 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | Mistral |
| Eingabe | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,90 €) | 2,45 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,18 €) |
| Ausgabe | 14,88 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 13,25 €) | 7,35 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,55 €) |
| Cache-Lesen | 0,52 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,47 €) | 0,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,22 €) |
| Websuche | 8,75 $ / 1.000 Suchen (≈ 7,79 €) | - |
| Kontextfenster | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Max. Ausgabe | 943.718 | 262.144 |
| Eingabe | text, image, video, file | text, image |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 02.09.2026 | 06.10.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Mistral: Mistral Large 4 ist bei Eingabe-Tokens 44% günstiger.
- Mistral: Mistral Large 4 ist bei Ausgabe-Tokens 51% günstiger.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meta: Muse Spark 1.3 0,01 $ und mit Mistral: Mistral Large 4 0,00613 $.
Im Detail
Meta: Muse Spark 1.3 ist ein Textmodell von Meta, und Mistral: Mistral Large 4 ist ein Textmodell von Mistral. Beide werden auf api14 als Chat-Modelle mit einer einzelnen Textausgabe bereitgestellt, sodass sie von außen ähnlich wirken: Sie senden eine Anfrage, Sie erhalten Text zurück. Die Unterschiede, die für Entwickler relevant sind, liegen darin, was Sie ihnen zuführen können, welche Sampling- und Steuerungsparameter sie akzeptieren und welches Modell günstiger im Betrieb ist.
Die beiden Modelle teilen dieselbe Kontextlänge von 1048576 Tokens, sodass keines einen Vorteil dabei hat, wie viel Sie in eine einzelne Anfrage packen können. Wo sie sich unterscheiden, ist die Eingabemodalität. Muse Spark 1.3 akzeptiert Text-, Bild-, Video- und Dateieingaben, während Mistral Large 4 nur Text und Bilder akzeptiert. Wenn Ihre Pipeline einem Modell direkt ein Video oder eine Dokumentdatei übergeben muss, ist Muse Spark 1.3 das Modell, das dies annehmen kann. Auch ihre Parameteroberflächen unterscheiden sich. Muse Spark 1.3 stellt include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k und die üblichen Sampling-Steuerungen bereit. Mistral Large 4 stellt ebenfalls Reasoning-Steuerungen bereit, plus frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs und top_logprobs. Wenn Sie also deterministische Läufe über seed oder Log-Wahrscheinlichkeiten auf Token-Ebene für Bewertung und Debugging wünschen, bietet Mistral Large 4 diese, Muse Spark 1.3 nicht. Beide unterstützen tools, tool_choice, structured_outputs und response_format, sodass Funktionsaufrufe und JSON-förmige Ausgabe bei beiden verfügbar sind.
Für die Aufgabenauswahl beginnen Sie auf der Eingabeseite. Wenn Ihre Arbeitslast nur Text oder Text plus Bilder umfasst, sind beide Modelle geeignet, und die entscheidenden Faktoren werden Kosten und die zusätzlichen Steuerungen. Mistral Large 4 ist bei Eingabe und Ausgabe das günstigere der beiden, daher ist es für Text- oder Bildarbeitslasten mit hohem Volumen, bei denen Sie keine Video- oder Dateieingaben benötigen, die wirtschaftlichere Standardwahl. Greifen Sie zu Muse Spark 1.3, wenn die Anfrage selbst ein Video oder eine Datei enthält, die Sie lieber nicht zuerst in Text umwandeln möchten, da dies eine Fähigkeit ist, die Mistral Large 4 nicht auflistet. Wenn Sie logprobs oder top_logprobs für Ranking, Konfidenzschätzungen oder Evaluierungs-Harnesses benötigen oder einen seed für reproduzierbares Sampling, ist Mistral Large 4 unabhängig vom Preis die bessere Wahl.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da das Gateway OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren vorhandenen OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihren Schlüssel und setzen das Feld model. Die einzige Änderung zwischen den beiden ist dieser String: Verwenden Sie meta/muse-spark-1.3 für Muse Spark 1.3 und mistralai/mistral-large-4-0 für Mistral Large 4. Alles andere im Anfragetext, messages, tools, response_format, max_tokens, bleibt, wo es ist. Das macht das Wechseln günstig zu testen: Führen Sie denselben Prompt gegen beide IDs aus, vergleichen Sie die Ausgaben mit Ihren eigenen Daten und behalten Sie das Modell, das sich für die Aufgabe besser verhält.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta/muse-spark-1.3" auf "mistralai/mistral-large-4-0", 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": "mistralai/mistral-large-4-0",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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