ByteDance: UI-TARS 7B contre inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Un comparatif côte à côte de ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) et inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Fournisseur | ByteDance | inclusionAI |
| Entrée | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €) |
| Sortie | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) | 0,47 $US / 1M jetons (≈ 0,42 €) |
| Lecture du cache | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,03 $US / 1M jetons (≈ 0,03 €) |
| Fenêtre de contexte | 128 000 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 2 048 | 262 144 |
| Entrée | image, text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 22 juil. 2025 | 2 oct. 2026 |
Principales différences
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash est 55% moins cher sur les tokens d’entrée.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash est 32% moins cher sur les tokens de sortie.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lit 7.8× plus de contexte (1 000 000 tokens).
- Seul inclusionAI: Ling 3.1 Flash prend en charge l’appel d’outils.
- Seul inclusionAI: Ling 3.1 Flash prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000700 $US avec ByteDance: UI-TARS 7B et 0,000394 $US avec inclusionAI: Ling 3.1 Flash.
En détail
ByteDance : UI-TARS 7B est un modèle à sortie texte de ByteDance, publié le 2025-07-22. Il accepte à la fois des images et du texte en entrée, ce qui le place dans le petit groupe de modèles capables d'examiner une capture d'écran ou une image accompagnée d'un prompt. inclusionAI : Ling 3.1 Flash provient d'inclusionAI, publié le 2026-10-02, et c'est un modèle texte en entrée, texte en sortie. Les deux sont répertoriés sur api14 dans la catégorie texte, donc aucun n'est un point de terminaison dédié à l'embedding ou à la génération d'images.
La séparation la plus nette entre eux réside dans le contexte et la modalité. Ling 3.1 Flash dispose d'une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, bien plus grande que les 128 000 tokens offerts par UI-TARS 7B, donc Ling est celui à privilégier lorsque vous devez injecter de très longs documents ou de longs historiques de conversation en un seul appel. UI-TARS 7B est le seul des deux à accepter une entrée image, donc toute tâche impliquant du contenu visuel doit lui être confiée. Côté outillage, Ling 3.1 Flash est le seul à exposer tools et tool_choice, et c'est aussi le seul à exposer reasoning et include_reasoning, donc les workflows de type agent et le contrôle explicite du raisonnement reviennent à Ling. Les deux prennent en charge structured_outputs, donc cette capacité ne les départage pas. Côté prix, Ling 3.1 Flash est l'option la moins chère pour les tokens d'entrée, tandis qu'UI-TARS 7B est l'option la moins chère pour les tokens de sortie, donc le tableau des coûts dépend de la forme de votre trafic.
Pour une sélection pratique, commencez par l'entrée. Si votre requête inclut une image, UI-TARS 7B est le choix, puisque Ling 3.1 Flash ne peut pas en accepter. Si votre requête est du texte pur et long, Ling 3.1 Flash est le choix, car sa fenêtre de contexte est environ huit fois plus grande et il ne tronquera pas un gros document comme le ferait UI-TARS 7B. Si vous avez besoin que le modèle appelle des fonctions ou des outils, ou que vous voulez faire remonter une sortie de raisonnement, Ling 3.1 Flash est là encore le choix, car UI-TARS 7B n'expose pas ces paramètres. Si votre charge de travail consiste en prompts texte courts avec de longues réponses générées, UI-TARS 7B a le côté sortie le moins cher, ce qui peut compter davantage que le côté entrée selon votre ratio génération/prompt. Les deux acceptent temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs et top_logprobs, donc les contrôles d'échantillonnage et de log-probabilité sont disponibles sur l'un comme sur l'autre.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 utilise la même surface compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base d'api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour UI-TARS 7B, cet id est « bytedance/ui-tars-1.5-7b » ; pour Ling 3.1 Flash, c'est « inclusionai/ling-3.1-flash ». La forme du corps de requête reste la même, et basculer entre les deux est un changement d'une ligne sur la chaîne model. La principale mise en garde est que les paramètres ne sont pas identiques entre les deux : si vous envoyez tools ou reasoning à UI-TARS 7B, ou une image à Ling 3.1 Flash, l'appel ne se comportera pas comme sur l'autre modèle, donc gardez votre constructeur de requêtes conscient de l'id utilisé.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "bytedance/ui-tars-1.5-7b" par "inclusionai/ling-3.1-flash" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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": "inclusionai/ling-3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4