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Muse Spark 1.3 vs Mistral Large 4: precio de la API, contexto y funciones · api14

Meta: Muse Spark 1.3 contra Mistral: Mistral Large 4

Una comparativa lado a lado de Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €)) y Mistral: Mistral Large 4 (2,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,18 €)) 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	Mistral: Mistral Large 4
Proveedor	Meta	Mistral
Entrada	4,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 3,90 €)	2,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,18 €)
Salida	14,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 13,25 €)	7,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,55 €)
Lectura de caché	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)	0,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,22 €)
Búsqueda web	8,75 US$ / 1K búsquedas (≈ 7,79 €)	-
Ventana de contexto	1.048.576	1.048.576
Salida máxima	943.718	262.144
Entrada	text, image, video, file	text, image
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	2 sept 2026	6 oct 2026

Diferencias clave

Mistral: Mistral Large 4 es 44% más barato en tokens de entrada.
Mistral: Mistral Large 4 es 51% más barato en tokens de salida.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,01 US$ con Meta: Muse Spark 1.3 y 0,00613 US$ con Mistral: Mistral Large 4.

En detalle

Meta: Muse Spark 1.3 es un modelo de texto de Meta, y Mistral: Mistral Large 4 es un modelo de texto de Mistral. Ambos se sirven en api14 como modelos de chat con una única salida de texto, así que desde fuera parecen similares: envías una solicitud y recibes texto de vuelta. Las diferencias que importan para un desarrollador están en lo que puedes alimentarlos, qué parámetros de muestreo y control aceptan, y cuál cuesta menos ejecutar.

Los dos modelos comparten la misma longitud de contexto de 1048576 tokens, así que ninguno tiene ventaja sobre cuánto puedes poner en una sola solicitud. Donde divergen es en la modalidad de entrada. Muse Spark 1.3 acepta entradas de texto, imagen, video y archivo, mientras que Mistral Large 4 acepta solo texto e imagen. Si tu pipeline necesita entregarle a un modelo un video o un archivo de documento directamente, Muse Spark 1.3 es el que puede recibirlo. Sus superficies de parámetros también difieren. Muse Spark 1.3 expone include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k y los controles de muestreo habituales. Mistral Large 4 expone también controles de razonamiento, además de frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs y top_logprobs. Así que si quieres ejecuciones deterministas mediante seed, o probabilidades logarítmicas a nivel de token para puntuación y depuración, Mistral Large 4 te ofrece eso y Muse Spark 1.3 no. Ambos admiten tools, tool_choice, structured_outputs y response_format, así que el llamado a funciones y la salida con forma JSON están disponibles en cualquiera de los dos.

Para la selección de tareas, empieza por el lado de la entrada. Si tu carga de trabajo es solo texto, o texto más imágenes, ambos modelos son viables y los factores decisivos pasan a ser el costo y los controles adicionales. Mistral Large 4 es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida, así que para cargas de trabajo de texto o imagen de alto volumen en las que no necesitas entradas de video o archivo, es el valor predeterminado más económico. Recurre a Muse Spark 1.3 cuando la solicitud misma contenga video o un archivo que preferirías no convertir primero a texto, ya que esa es una capacidad que Mistral Large 4 no lista. Si necesitas logprobs o top_logprobs para clasificación, estimaciones de confianza o arneses de evaluación, o una seed para muestreo reproducible, Mistral Large 4 es la mejor opción independientemente del precio.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la pasarela es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente de OpenAI existente a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model. El único cambio entre los dos es esa cadena: usa meta/muse-spark-1.3 para Muse Spark 1.3 y mistralai/mistral-large-4-0 para Mistral Large 4. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, messages, tools, response_format, max_tokens, se queda donde está. Eso hace que cambiar sea barato de probar: ejecuta el mismo prompt contra ambos ids, compara las salidas con tus propios datos y quédate con el que se comporte mejor para la tarea.

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" a "mistralai/mistral-large-4-0": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Meta: Muse Spark 1.3 →Detalles y entorno de pruebas de Mistral: Mistral Large 4 →

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/mistral-large-4-0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 contra Mistral: Mistral Large 4

Especificaciones

Diferencias clave

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Cambia con una sola cadena

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