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Ling 3.1 Flash vs Muse Spark 1.3 Contributor : prix de l’API, contexte et fonctionnalités · api14

inclusionAI: Ling 3.1 Flash contre Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Un comparatif côte à côte de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 $US / 1M jetons (≈ 0,14 €)) 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

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Meta: Muse Spark 1.3 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 (≈ 0,63 €)
Lecture du cache	0,03 $US / 1M jetons (≈ 0,03 €)	0,00700 $US / 1M jetons (≈ 0,00627 €)
Recherche web	-	8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,84 €)
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	2 sept. 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 1.3 Contributor.

En détail

inclusionAI : Ling 3.1 Flash est un modèle texte de inclusionAI, publié le 2026-10-02. Meta : Muse Spark 1.3 Contributor est un modèle texte de Meta, publié le 2026-09-02. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de catégorie texte, et les deux prennent du texte en entrée et renvoient du texte en sortie. Le nom indique quelque chose sur le positionnement : Flash suggère une option légère et rapide, tandis que le label Contributor sur le modèle Meta suggère un niveau spécifique de la gamme Muse Spark de Meta plutôt qu'un produit phare généraliste.

Les deux divergent le plus sur les modalités d'entrée et le contexte. Ling 3.1 Flash accepte uniquement du texte, tandis que Muse Spark 1.3 Contributor accepte du texte, des images, des vidéos et des fichiers en entrée, donc tout ce qui implique une capture d'écran, un clip ou un document téléversé pointe vers le modèle Meta. La longueur de contexte est pratiquement la même : Ling 3.1 Flash offre 1 000 000 de tokens et Muse Spark 1.3 Contributor offre 1 048 576 tokens, une différence d'environ cinq pour cent qui ne décidera pas d'une charge de travail réelle. Sur les paramètres, Ling 3.1 Flash expose un ensemble plus large, incluant frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs et un simple indicateur reasoning. Muse Spark 1.3 Contributor couvre les paramètres d'échantillonnage et d'outils de base plus reasoning_effort, qui permet de régler l'intensité du raisonnement plutôt que de simplement l'activer ou le désactiver. Aucun des deux modèles n'est listé comme supportant uniquement les outils, les sorties structurées ou le raisonnement, donc considérez ceux-ci comme disponibles sur les deux.

Pour le travail quotidien, choisissez Ling 3.1 Flash lorsque votre entrée est du texte brut et que vous voulez un contrôle fin sur l'échantillonnage et le décodage. Le support de logprobs et top_logprobs en fait le meilleur choix pour la classification, le scoring, le reranking ou tout pipeline où vous inspectez la confiance au niveau des tokens, et les paramètres seed et de pénalité aident lorsque vous avez besoin d'une sortie reproductible ou soigneusement façonnée. Choisissez Muse Spark 1.3 Contributor lorsque la requête inclut une image, une vidéo ou un fichier, puisque Ling 3.1 Flash ne peut pas les accepter du tout. C'est aussi le choix naturel lorsque vous voulez ajuster l'effort de raisonnement par requête au lieu d'activer le raisonnement en bloc.

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 votre clé, et définissez le champ model sur inclusionai/ling-3.1-flash ou meta/muse-spark-1.3-contributor. Tout le reste dans le corps de la requête, messages, temperature, max_tokens, tools, response_format, reste où il est. Basculer entre les deux est un changement d'une ligne sur l'id du modèle, ce qui rend peu coûteux le routage des requêtes par type de contenu : les tâches texte uniquement vers Ling 3.1 Flash, tout ce qui a une pièce jointe vers Muse Spark 1.3 Contributor.

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-1.3-contributor" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

inclusionAI: Ling 3.1 Flash : 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);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash contre Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Caractéristiques

Principales différences

En détail

Changer de modèle en une chaîne

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