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UI-TARS 7B vs Muse Spark 1.3 Contributor: precio de la API, contexto y funciones · api14

ByteDance: UI-TARS 7B contra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Una comparativa lado a lado de ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) y Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) 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	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Proveedor	ByteDance	Meta
Entrada	0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)	0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)
Salida	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,63 €)	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,63 €)
Lectura de caché	0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)	0,00700 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,00627 €)
Búsqueda web	-	8,75 US$ / 1K búsquedas (≈ 7,84 €)
Ventana de contexto	128.000	1.048.576
Salida máxima	2048	943.718
Entrada	image, text	text, image, video, file
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	22 jul 2025	2 sept 2026

Diferencias clave

Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lee 8.2× más contexto (1.048.576 tokens).
Solo Meta: Muse Spark 1.3 Contributor admite llamadas a herramientas.
Solo Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 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 0,000700 US$ con Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.

En detalle

ByteDance: UI-TARS 7B es un modelo de texto de ByteDance, y Meta: Muse Spark 1.3 Contributor es un modelo de texto de Meta. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, así que desde el punto de vista de quien llama ocupan el mismo lugar en tu código. La diferencia está en lo que puedes enviarles y cuánto puedes enviar a la vez. UI-TARS 7B acepta entrada de imagen y texto. Muse Spark 1.3 Contributor acepta entrada de texto, imagen, vídeo y archivos, por lo que cubre una gama más amplia de material de origen. En cuanto al contexto, Muse Spark 1.3 Contributor es el mayor de los dos, con una ventana de contexto varias veces superior a los 128000 tokens que permite UI-TARS 7B. Esa diferencia importa cuando envías documentos largos, transcripciones largas o muchos adjuntos en una sola solicitud.

Los dos también difieren en los parámetros que exponen. Muse Spark 1.3 Contributor admite tools y tool choice, por lo que puede impulsar el function calling, y admite reasoning y reasoning effort junto con include reasoning. UI-TARS 7B no los enumera, pero sí enumera un conjunto de controles de muestreo y decodificación que Muse Spark 1.3 Contributor no tiene: frequency penalty, logit bias, logprobs, presence penalty, seed, stop, top logprobs y temperature. Ambos enumeran structured outputs, así que ninguno tiene una ventaja clara ahí. En resumen, si tu aplicación necesita que el modelo llame a herramientas o que exponga un paso de razonamiento, Muse Spark 1.3 Contributor es el que lo admite. Si necesitas un control fino sobre el muestreo, las probabilidades logarítmicas o las semillas deterministas, UI-TARS 7B te ofrece esos controles.

Para elegir entre ellos, empieza por la entrada. Si tu tarea es la comprensión de capturas de pantalla, trabajo de UI o cualquier prompt de imagen más texto donde el prompt quepa cómodamente en 128000 tokens, UI-TARS 7B es una opción predeterminada razonable y sus controles de decodificación facilitan el ajuste. Si envías vídeo, archivos o texto muy largo, Muse Spark 1.3 Contributor es la elección práctica porque UI-TARS 7B no puede aceptar esas entradas y truncaría o rechazaría la solicitud. Si tu flujo de trabajo es agéntico, con llamadas a herramientas y razonamiento de varios pasos, Muse Spark 1.3 Contributor vuelve a ser la mejor opción. El precio no es un factor decisivo aquí: los dos son aproximadamente iguales tanto en entrada como en salida, así que elige por capacidad y no por coste.

Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 es la misma operación. Envías una solicitud de chat completion compatible con OpenAI a la puerta de enlace y estableces el campo model. Usa bytedance/ui-tars-1.5-7b para UI-TARS 7B y meta/muse-spark-1.3-contributor para Muse Spark 1.3 Contributor. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud mantiene la misma forma, así que cambiar entre ellos es un cambio de una línea, y puedes mantener un único cliente y un único conjunto de código de manejo de mensajes. Solo recuerda que los parámetros no son intercambiables: enviar tools o reasoning a UI-TARS 7B, o logprobs o seed a Muse Spark 1.3 Contributor, no está admitido, así que condiciona esos campos al id del modelo que estés usando.

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 "meta/muse-spark-1.3-contributor": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de ByteDance: UI-TARS 7B →Detalles y entorno de pruebas de Meta: Muse Spark 1.3 Contributor →

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);

ByteDance: UI-TARS 7B contra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

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Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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