inclusionAI: Ling 3.0 Tiny contre Sao10K: Llama 3 8B Lunaris
Un comparatif côte à côte de inclusionAI: Ling 3.0 Tiny (0,05 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €)) et Sao10K: Llama 3 8B Lunaris (0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| inclusionAI: Ling 3.0 Tiny | Sao10K: Llama 3 8B Lunaris | |
|---|---|---|
| Fournisseur | inclusionAI | Sao10K |
| Entrée | 0,05 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €) | 0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) |
| Sortie | 0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €) | 0,18 $US / 1M jetons (≈ 0,16 €) |
| Lecture du cache | 0,01 $US / 1M jetons (≈ 0,01 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | 8 192 |
| Sortie max. | 250 000 | 7 372 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 6 août 2026 | 13 août 2024 |
Principales différences
- inclusionAI: Ling 3.0 Tiny est 63% moins cher sur les tokens d’entrée.
- inclusionAI: Ling 3.0 Tiny est 10% moins cher sur les tokens de sortie.
- inclusionAI: Ling 3.0 Tiny lit 32.0× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul inclusionAI: Ling 3.0 Tiny prend en charge l’appel d’outils.
- Seul inclusionAI: Ling 3.0 Tiny prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000131 $US avec inclusionAI: Ling 3.0 Tiny et 0,000228 $US avec Sao10K: Llama 3 8B Lunaris.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "inclusionai/ling-3.0-tiny" par "sao10k/l3-lunaris-8b" : 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": "sao10k/l3-lunaris-8b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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