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Nouveau ici ? Découvrez comment ça marche Une visite d’une minute du bac à sable, des modèles et de votre clé API.

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

Un comparatif côte à côte de Google: Gemma 4 26B A4B (0,24 $US / 1M jetons (≈ 0,21 €)) et Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	Google: Gemma 4 26B A4B	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Fournisseur	Google	Meta
Entrée	0,24 $US / 1M jetons (≈ 0,21 €)	0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)
Sortie	0,79 $US / 1M jetons (≈ 0,70 €)	0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €)
Lecture du cache	0,13 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €)	0,00700 $US / 1M jetons (≈ 0,00623 €)
Recherche web	-	8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,79 €)
Fenêtre de contexte	262 144	1 048 576
Sortie max.	235 929	943 718
Entrée	image, text, video	text, image, video, file
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	3 avr. 2026	2 sept. 2026

Principales différences

Google: Gemma 4 26B A4B est 32% moins cher sur les tokens d’entrée.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor est 11% moins cher sur les tokens de sortie.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lit 4.0× plus de contexte (1 048 576 tokens).
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000630 $US avec Google: Gemma 4 26B A4B et 0,000700 $US avec Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.

En détail

Google : Gemma 4 26B A4B est un modèle de texte de Google, répertorié sous l'identifiant de modèle google/gemma-4-26b-a4b-it. Meta : Muse Spark 1.3 Contributor est un modèle de texte de Meta, répertorié sous l'identifiant de modèle meta/muse-spark-1.3-contributor. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, de sorte que le choix entre eux se résume à la taille du contexte, aux types d'entrée, à la prise en charge des paramètres et au prix, plutôt qu'à une différence dans le type de sortie qu'ils produisent.

La distinction la plus nette est la longueur du contexte. Gemma 4 26B A4B accepte jusqu'à 262 144 tokens, tandis que Muse Spark 1.3 Contributor accepte jusqu'à 1 048 576 tokens, donc le modèle de Meta est celui à privilégier lorsqu'une seule requête doit contenir une très grande quantité de contenu. Concernant les modalités d'entrée, Gemma 4 26B A4B accepte image, texte et vidéo, et Muse Spark 1.3 Contributor accepte texte, image, vidéo et fichier, donc le modèle de Meta ajoute l'entrée fichier en plus du même support image et vidéo. Aucun des deux modèles ne produit autre chose que du texte. Les deux exposent également des paramètres d'échantillonnage et de contrôle différents : Gemma 4 26B A4B prend en charge un ensemble plus large incluant frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs et max_completion_tokens, tandis que Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge un ensemble plus restreint qui inclut reasoning_effort. Si votre code dépend de logprobs, logit_bias, seed ou de contrôles explicites de pénalité, Gemma 4 26B A4B est la cible la plus sûre. Côté prix, Gemma 4 26B A4B est l'option la moins chère pour l'entrée et Muse Spark 1.3 Contributor est l'option la moins chère pour la sortie, donc l'équilibre des coûts varie selon la quantité que vous envoyez par rapport à celle que vous générez.

Pour un travail quotidien où les prompts et les réponses sont de taille modérée et majoritairement du texte, Gemma 4 26B A4B est un choix par défaut raisonnable, en particulier si vous vous appuyez sur logprobs, seed ou des paramètres de pénalité, ou si votre charge de travail est intensive en entrée. Choisissez Muse Spark 1.3 Contributor lorsque la requête elle-même est énorme, comme un long ensemble de documents, une longue transcription ou une grande base de code, ou lorsque vous devez transmettre un fichier en entrée avec du texte, des images ou de la vidéo. C'est aussi le meilleur choix lorsque le volume de sortie domine votre facture, puisque son côté sortie est le moins cher des deux. Si vous avez besoin de reasoning_effort comme contrôle, ce paramètre est listé pour le modèle de Meta et non pour celui de Google, ce qui peut suffire à trancher la décision.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Les deux sont compatibles OpenAI, donc vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez une requête de complétion de chat avec vos messages, et définissez le champ model sur google/gemma-4-26b-a4b-it ou meta/muse-spark-1.3-contributor. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne de cet identifiant de modèle ; la forme de la requête, l'authentification et le traitement des réponses restent identiques. Vérifiez le tableau des prix en direct sur la page avant de vous engager, car les chiffres qui y figurent sont à jour et ce texte ne l'est pas.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemma-4-26b-a4b-it" par "meta/muse-spark-1.3-contributor" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Google: Gemma 4 26B A4B : détails et bac à sable →Meta: Muse Spark 1.3 Contributor : détails et bac à sable →

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);

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