Meta: Muse Spark 1.3 Contributor contra Reka Flash 3
Una comparativa lado a lado de Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) y Reka Flash 3 (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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meta | Reka AI |
| Entrada | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Salida | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €) | 0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €) |
| Lectura de caché | 0,00700 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,00623 €) | - |
| Búsqueda web | 8,75 US$ / 1K búsquedas (≈ 7,79 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 65.536 |
| Salida máxima | 943.718 | 58.982 |
| Entrada | text, image, video, file | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 2 sept 2026 | 12 mar 2025 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lee 16.0× más contexto (1.048.576 tokens).
- Solo Meta: Muse Spark 1.3 Contributor admite llamadas a herramientas.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000700 US$ con Meta: Muse Spark 1.3 Contributor y 0,000700 US$ con Reka Flash 3.
En detalle
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor es un modelo de texto de Meta, lanzado el 2 de septiembre de 2026. Reka Flash 3 es un modelo de texto de Reka AI, lanzado el 12 de marzo de 2025. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de chat con salida de texto, por lo que a nivel de generación básica ocupan la misma posición en tu stack. Las diferencias se manifiestan en lo que puedes alimentarlos, cuánto puedes alimentarlos a la vez y qué parámetros de solicitud aceptan.
La división más clara está en el contexto y el manejo de la entrada. Muse Spark 1.3 Contributor acepta una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, mientras que Reka Flash 3 acepta 65.536 tokens, por lo que el modelo de Meta te da un conjunto de trabajo mucho más grande para documentos largos o conversaciones extendidas. Muse Spark 1.3 Contributor también acepta entradas de texto, imagen, video y archivos, mientras que Reka Flash 3 acepta solo texto. En cuanto al llamado de herramientas, los dos tampoco son equivalentes: Muse Spark 1.3 Contributor admite tools y tool_choice, y Reka Flash 3 no los lista. Ambos exponen salidas estructuradas, reasoning e include_reasoning, por lo que la generación estructurada y las trazas de razonamiento están disponibles en cualquiera de los dos lados. Las listas de parámetros divergen en otros aspectos: Reka Flash 3 admite frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed y stop, que Muse Spark 1.3 Contributor no lista, mientras que Muse Spark 1.3 Contributor admite repetition_penalty, reasoning_effort y response_format, que Reka Flash 3 no lista. En cuanto al precio, los dos son aproximadamente iguales tanto para entrada como para salida, por lo que el costo no es el factor decisivo aquí.
Para la mayoría de los trabajos nuevos, recurre primero a Muse Spark 1.3 Contributor. Si tu tarea involucra material de origen largo, como un repositorio completo, un contrato extenso o una transcripción de varias horas, la ventana de contexto más grande elimina la necesidad de dividir en fragmentos y unir. Si tu entrada incluye capturas de pantalla, diagramas, fotogramas de video o archivos adjuntos, es el único de los dos que los acepta. Si tu aplicación es agéntica y depende de llamadas a herramientas, o quieres dirigir la profundidad de razonamiento con reasoning_effort, es de nuevo la única opción. Reka Flash 3 sigue siendo una elección razonable cuando tu entrada es texto plano, tu prompt cabe cómodamente dentro de 65.536 tokens y quieres controles de muestreo que Muse Spark 1.3 Contributor no expone, como seed para ejecuciones reproducibles, logprobs y top_logprobs para inspeccionar la confianza a nivel de token, o frequency_penalty y presence_penalty para ajustar la repetición. Esas son razones prácticas para elegirlo en arneses de evaluación, clasificación con lecturas de confianza y transformaciones de texto cortas.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque el endpoint es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente de OpenAI existente a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model. Cambiar entre los dos es un cambio de una sola cadena: usa meta/muse-spark-1.3-contributor o rekaai/reka-flash-3. La forma del cuerpo de la solicitud, el arreglo messages y el análisis de la respuesta permanecen idénticos, por lo que puedes mantener una sola ruta de código e intercambiar el id por solicitud o por entorno. Lo único a tener en cuenta son los parámetros: si envías seed o logprobs a Muse Spark 1.3 Contributor, o tools o reasoning_effort a Reka Flash 3, la llamada no se comportará como lo hace en el otro modelo, así que condiciona esos campos según el id del modelo que estés enviando.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta/muse-spark-1.3-contributor" a "rekaai/reka-flash-3": 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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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