ByteDance: UI-TARS 7B contra inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Una comparativa lado a lado de ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) y inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,14 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Proveedor | ByteDance | inclusionAI |
| Entrada | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,16 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,14 €) |
| Salida | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,63 €) | 0,47 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,42 €) |
| Lectura de caché | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,03 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,03 €) |
| Ventana de contexto | 128.000 | 1.000.000 |
| Salida máxima | 2048 | 262.144 |
| Entrada | image, text | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 22 jul 2025 | 2 oct 2026 |
Diferencias clave
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash es 55% más barato en tokens de entrada.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash es 32% más barato en tokens de salida.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lee 7.8× más contexto (1.000.000 tokens).
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash admite llamadas a herramientas.
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000700 US$ con ByteDance: UI-TARS 7B y 0,000394 US$ con inclusionAI: Ling 3.1 Flash.
En detalle
ByteDance: UI-TARS 7B es un modelo de salida de texto de ByteDance, lanzado el 2025-07-22. Acepta tanto imágenes como texto como entrada, lo que lo sitúa en el pequeño grupo de modelos que pueden examinar una captura de pantalla o una imagen junto con un prompt. inclusionAI: Ling 3.1 Flash proviene de inclusionAI, lanzado el 2026-10-02, y es un modelo de entrada de texto y salida de texto. Ambos figuran en api14 dentro de la categoría de texto, por lo que ninguno es un endpoint dedicado de embeddings o de generación de imágenes.
La división más clara entre ellos es el contexto y la modalidad. Ling 3.1 Flash tiene una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens, mucho mayor que los 128.000 tokens que ofrece UI-TARS 7B, así que Ling es el indicado cuando necesitas introducir documentos muy largos o historiales de conversación extensos en una sola llamada. UI-TARS 7B es el único de los dos que acepta entrada de imágenes, así que cualquier tarea que implique material visual tiene que ir a él. En cuanto a herramientas, Ling 3.1 Flash es el único que expone tools y tool_choice, y también es el único que expone reasoning e include_reasoning, así que los flujos de trabajo estilo agente y el control explícito de razonamiento pertenecen a Ling. Ambos admiten structured_outputs, así que esa capacidad no los separa. En cuanto al precio, Ling 3.1 Flash es la opción más barata para tokens de entrada, mientras que UI-TARS 7B es la opción más barata para tokens de salida, así que el panorama de costes depende de la forma de tu tráfico.
Para la selección práctica, empieza por la entrada. Si tu solicitud incluye una imagen, UI-TARS 7B es la elección, ya que Ling 3.1 Flash no puede aceptar una. Si tu solicitud es texto puro y largo, Ling 3.1 Flash es la elección, porque su ventana de contexto es aproximadamente ocho veces mayor y no truncará un documento grande como lo haría UI-TARS 7B. Si necesitas que el modelo llame a funciones o herramientas, o quieres que se muestre la salida de razonamiento, Ling 3.1 Flash vuelve a ser la elección, ya que UI-TARS 7B no expone esos parámetros. Si tu carga de trabajo consiste en prompts de texto cortos con respuestas generadas largas, UI-TARS 7B tiene el lado de salida más barato, lo que puede importar más que el lado de entrada según tu proporción de generación respecto al prompt. Ambos aceptan temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs y top_logprobs, así que los controles de muestreo y de log-probabilidad están disponibles en cualquiera de los dos.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 usa la misma superficie compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model al id que quieras. Para UI-TARS 7B ese id es "bytedance/ui-tars-1.5-7b"; para Ling 3.1 Flash es "inclusionai/ling-3.1-flash". La forma del cuerpo de la solicitud sigue siendo la misma, y cambiar entre los dos es un cambio de una línea en la cadena del modelo. La principal advertencia es que los parámetros no son idénticos entre los dos: si envías tools o reasoning a UI-TARS 7B, o una imagen a Ling 3.1 Flash, la llamada no se comportará como lo haría en el otro modelo, así que mantén tu generador de solicitudes consciente de qué id está en juego.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "bytedance/ui-tars-1.5-7b" a "inclusionai/ling-3.1-flash": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "inclusionai/ling-3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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