inclusionAI: Ling 3.1 Flash contre Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Un comparatif côte à côte de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €)) et Meta: Muse Spark 1.2 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
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Fournisseur | inclusionAI | Meta |
| Entrée | 0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 0,47 $US / 1M jetons (≈ 0,42 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) |
| Lecture du cache | 0,03 $US / 1M jetons (≈ 0,03 €) | 0,00700 $US / 1M jetons (≈ 0,00623 €) |
| Recherche web | - | 8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,79 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 | 1 048 576 |
| Sortie max. | 262 144 | 943 718 |
| Entrée | text | text, image, video, file |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 2 oct. 2026 | 21 août 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.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000394 $US avec inclusionAI: Ling 3.1 Flash et 0,000700 $US avec Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
En détail
inclusionAI : Ling 3.1 Flash est un modèle texte d'inclusionAI, publié le 2026-10-02. Meta : Muse Spark 1.2 Contributor est un modèle texte de Meta, publié le 2026-08-21. Les deux sont servis via api14 dans la catégorie texte, donc en surface ils occupent le même emplacement dans un sélecteur de modèles. Les différences apparaissent dans ce que chacun accepte en entrée et dans la façon dont chacun est tarifé.
Sur les capacités, les deux divergent principalement autour des modalités. Ling 3.1 Flash prend du texte en entrée et renvoie du texte en sortie. Muse Spark 1.2 Contributor renvoie aussi du texte, mais il accepte en entrée des images, des vidéos et des fichiers en plus du texte, ce qui en fait le seul des deux capable de regarder autre chose qu'une chaîne de caractères. La longueur de contexte est effectivement une égalité : Ling 3.1 Flash annonce 1 000 000 de tokens et Muse Spark 1.2 Contributor annonce 1 048 576 tokens, une différence assez faible pour ne pas guider une décision. Les listes de paramètres se recoupent largement, les deux exposent tools, structured outputs, les contrôles de raisonnement, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format et max_tokens. Ling 3.1 Flash expose en plus frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed et stop, ce qui compte si vous dépendez de logprobs, d'un seed déterministe ou d'un biais au niveau des tokens. Muse Spark 1.2 Contributor expose reasoning_effort, que Ling 3.1 Flash ne liste pas.
Pour choisir entre les deux, commencez par l'entrée. Si votre tâche implique une capture d'écran, un graphique, un PDF ou une image de vidéo, Muse Spark 1.2 Contributor est celui qui peut l'accepter, puisque Ling 3.1 Flash est texte uniquement. Si votre tâche est du texte pur en contexte long, comme résumer un grand corpus, chercher dans un vaste ensemble de documents ou exécuter une boucle d'agent sur des appels d'outils textuels, les deux sont viables et les fenêtres de contexte sont assez proches pour être ignorées. Dans ce cas, les départageurs sont le prix et les paramètres. Ling 3.1 Flash est le moins cher des deux en entrée, tandis que Muse Spark 1.2 Contributor est le moins cher des deux en sortie, donc le meilleur choix dépend de votre ratio entrée sur sortie. Une charge de travail qui envoie de grands prompts et renvoie des réponses courtes penche vers Ling 3.1 Flash. Une charge de travail avec de petits prompts et de longues générations penche vers Muse Spark 1.2 Contributor. Si vous avez besoin de logprobs, top_logprobs, seed ou logit_bias, Ling 3.1 Flash est la seule option ici, puisque Muse Spark 1.2 Contributor ne les liste pas. Si vous voulez régler combien d'effort de raisonnement le modèle dépense, Muse Spark 1.2 Contributor expose reasoning_effort et Ling 3.1 Flash non.
Appeler l'un ou l'autre via api14 fonctionne de la même façon, parce que la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, vous envoyez votre clé, et vous définissez le champ model sur l'id souhaité. Le seul changement entre les deux est cette chaîne : utilisez inclusionai/ling-3.1-flash pour Ling 3.1 Flash, ou meta/muse-spark-1.2-contributor pour Muse Spark 1.2 Contributor. Votre corps de requête, votre tableau messages, vos définitions d'outils et votre analyse de réponse restent tels quels. Si vous avez déjà du code écrit contre la forme chat completions d'OpenAI, changer de modèle est une modification d'une ligne, et vous pouvez garder les deux ids dans une table de configuration et router par requête sans maintenir deux clients.
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-3.1-flash" par "meta/muse-spark-1.2-contributor" : 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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"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