inclusionAI: Ling 3.1 Flash contra Mistral: Ministral 3 8B 2512
Una comparativa lado a lado de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,14 €)) y Mistral: Ministral 3 8B 2512 (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | |
|---|---|---|
| Proveedor | inclusionAI | Mistral |
| Entrada | 0,16 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,14 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Salida | 0,47 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,42 €) | 0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €) |
| Lectura de caché | 0,03 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,03 €) | 0,05 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,05 €) |
| Ventana de contexto | 1.000.000 | 262.144 |
| Salida máxima | 262.144 | 209.715 |
| Entrada | text | text, image |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 2 oct 2026 | 2 dic 2025 |
Diferencias clave
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash es 70% más barato en tokens de entrada.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash es 10% más barato en tokens de salida.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lee 3.8× más contexto (1.000.000 tokens).
- 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 0,000394 US$ con inclusionAI: Ling 3.1 Flash y 0,000788 US$ con Mistral: Ministral 3 8B 2512.
En detalle
inclusionAI: Ling 3.1 Flash es un modelo de texto de inclusionAI, lanzado en octubre de 2026. Mistral: Ministral 3 8B 2512 es un modelo de texto de Mistral, lanzado en diciembre de 2025. Ambos se sirven como modelos de estilo chat en api14, y ambos están dirigidos a desarrolladores que quieren un modelo de propósito general que puedan llamar desde un cliente compatible con OpenAI. La principal diferencia estructural es que Ling 3.1 Flash es un modelo de contexto mucho más grande, mientras que Ministral 3 8B 2512 es un modelo más pequeño que también acepta imágenes.
En cuanto a capacidades, Ling 3.1 Flash ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens, mientras que Ministral 3 8B 2512 ofrece 262144 tokens. Eso hace que Ling 3.1 Flash sea el indicado cuando tu prompt o tu contexto recuperado es muy largo, ya que puedes incluir mucho más material en una sola llamada. Ministral 3 8B 2512 acepta tanto entrada de texto como de imagen, por lo que es el único de los dos que puede mirar una imagen, mientras que Ling 3.1 Flash solo acepta texto. Ling 3.1 Flash también expone parámetros relacionados con el razonamiento que Ministral 3 8B 2512 no tiene, lo cual importa si quieres controlar o inspeccionar un paso de razonamiento. Ambos admiten llamadas a herramientas y salidas estructuradas, así que ninguno tiene ventaja ahí. Ling 3.1 Flash es la opción más barata en entrada, mientras que Ministral 3 8B 2512 es la opción más barata en salida, así que el panorama de costos depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida. Consulta la tabla de precios en vivo para ver los números reales.
Para elecciones prácticas, elige Ling 3.1 Flash cuando estés introduciendo documentos largos, bases de código grandes o historiales de conversación largos, y cuando quieras los controles de razonamiento adicionales o un costo de entrada más bajo. Elige Ministral 3 8B 2512 cuando tu tarea involucre imágenes junto con texto, cuando tu salida sea larga y quieras el costo de salida más bajo, o cuando una ventana de 262144 tokens ya sea más que suficiente para el trabajo. Si tus prompts son cortos y tus respuestas son largas, el lado de la salida de la factura dominará, lo que favorece a Ministral 3 8B 2512. Si tus prompts son largos y tus respuestas son cortas, el lado de la entrada domina, lo que favorece a Ling 3.1 Flash.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions y estableces el campo model al id que quieras. El único cambio entre los dos es esa cadena: usa inclusionai/ling-3.1-flash para Ling 3.1 Flash, o mistralai/ministral-8b-2512 para Ministral 3 8B 2512. Tus campos de messages, tools y response format se mantienen sin cambios, así que cambiar de modelo es una edición de una línea en lugar de una reescritura.
Todavía hay casos en los que el otro modelo gana. Si necesitas entrada de imagen, Ling 3.1 Flash no puede ayudarte, así que Ministral 3 8B 2512 es la única opción de los dos. Si necesitas una ventana de contexto muy grande o controles de razonamiento, Ministral 3 8B 2512 no puede igualar a Ling 3.1 Flash, así que la elección va en el otro sentido. Ajusta el modelo a la forma de tu solicitud, no a una sensación general de cuál es más fuerte.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "inclusionai/ling-3.1-flash" a "mistralai/ministral-8b-2512": 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": "mistralai/ministral-8b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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