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Gemma 4 26B A4B vs Muse Spark 1.3 Contributor: precio de la API, contexto y funciones · api14

Google: Gemma 4 26B A4B contra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Una comparativa lado a lado de Google: Gemma 4 26B A4B (0,24 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,21 €)) 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

	Google: Gemma 4 26B A4B	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Proveedor	Google	Meta
Entrada	0,24 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,21 €)	0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)
Salida	0,79 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,70 €)	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)
Lectura de caché	0,13 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,12 €)	0,00700 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,00623 €)
Búsqueda web	-	8,75 US$ / 1K búsquedas (≈ 7,79 €)
Ventana de contexto	262.144	1.048.576
Salida máxima	235.929	943.718
Entrada	image, text, video	text, image, video, file
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	3 abr 2026	2 sept 2026

Diferencias clave

Google: Gemma 4 26B A4B es 32% más barato en tokens de entrada.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor es 11% más barato en tokens de salida.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lee 4.0× más contexto (1.048.576 tokens).
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000630 US$ con Google: Gemma 4 26B A4B y 0,000700 US$ con Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.

En detalle

Google: Gemma 4 26B A4B es un modelo de texto de Google, listado bajo el id de modelo google/gemma-4-26b-a4b-it. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor es un modelo de texto de Meta, listado bajo el id de modelo meta/muse-spark-1.3-contributor. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, por lo que la elección entre ellos se reduce al tamaño del contexto, los tipos de entrada, el soporte de parámetros y el precio, más que a una diferencia en el tipo de salida que producen.

La división más clara es la longitud del contexto. Gemma 4 26B A4B acepta hasta 262.144 tokens, mientras que Muse Spark 1.3 Contributor acepta hasta 1.048.576 tokens, por lo que el modelo de Meta es al que hay que recurrir cuando una sola solicitud tiene que contener una cantidad muy grande de material. En cuanto a las modalidades de entrada, Gemma 4 26B A4B acepta imagen, texto y vídeo, y Muse Spark 1.3 Contributor acepta texto, imagen, vídeo y archivo, por lo que el modelo de Meta añade entrada de archivo además del mismo soporte de imagen y vídeo. Ninguno de los dos modelos produce algo distinto de texto. Los dos también exponen diferentes parámetros de muestreo y control: Gemma 4 26B A4B admite un conjunto más amplio que incluye frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs y max_completion_tokens, mientras que Muse Spark 1.3 Contributor admite un conjunto más pequeño que incluye reasoning_effort. Si tu código depende de logprobs, logit_bias, seeds o controles explícitos de penalización, Gemma 4 26B A4B es el objetivo más seguro. En cuanto al precio, Gemma 4 26B A4B es la opción más barata para la entrada y Muse Spark 1.3 Contributor es la opción más barata para la salida, por lo que el equilibrio de costes cambia según cuánto envíes frente a cuánto generes.

Para el trabajo diario en el que los prompts y las respuestas son de tamaño moderado y principalmente texto, Gemma 4 26B A4B es un valor predeterminado razonable, sobre todo si dependes de logprobs, seeds o parámetros de penalización, o si tu carga de trabajo tiene mucha entrada. Elige Muse Spark 1.3 Contributor cuando la solicitud en sí sea enorme, como un conjunto largo de documentos, una transcripción grande o una base de código extensa, o cuando necesites pasar un archivo como entrada junto con texto, imágenes o vídeo. También es la mejor opción cuando el volumen de salida domina tu factura, ya que su lado de salida es el más barato de los dos. Si necesitas reasoning_effort como control, ese parámetro está listado para el modelo de Meta y no para el de Google, lo que puede decidir la elección por sí solo.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. Ambos son compatibles con OpenAI, así que apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías una solicitud de finalizaciones de chat con tus mensajes y estableces el campo model en google/gemma-4-26b-a4b-it o meta/muse-spark-1.3-contributor. Cambiar entre ellos es un cambio de una línea en ese id de modelo; la forma de la solicitud, la autenticación y el manejo de la respuesta permanecen como están. Consulta la tabla de precios en vivo en la página antes de comprometerte, ya que los números allí son actuales y este texto no lo es.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemma-4-26b-a4b-it" a "meta/muse-spark-1.3-contributor": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Google: Gemma 4 26B A4B →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);

Google: Gemma 4 26B A4B contra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Especificaciones

Diferencias clave

En detalle

Cambia con una sola cadena

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