inclusionAI: Ling 3.1 Flash contre Reka Flash 3
Un comparatif côte à côte de inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 $US / 1M jetons (≈ 0,23 €)) et Reka Flash 3 (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 | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | inclusionAI | Reka AI |
| Entrée | 0,26 $US / 1M jetons (≈ 0,23 €) | 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 | 0,05 $US / 1M jetons (≈ 0,05 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 | 65 536 |
| Sortie max. | 262 144 | 58 982 |
| Entrée | text | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 2 oct. 2026 | 12 mars 2025 |
Principales différences
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash est 25% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Reka Flash 3 est 11% moins cher sur les tokens de sortie.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lit 15.3× plus de contexte (1 000 000 tokens).
- Seul inclusionAI: Ling 3.1 Flash prend en charge l’appel d’outils.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000656 $US avec inclusionAI: Ling 3.1 Flash et 0,000700 $US avec Reka Flash 3.
En détail
inclusionAI : Ling 3.1 Flash est un modèle de texte d'inclusionAI, publié le 2026-10-02. Reka Flash 3 est un modèle de texte de Reka AI, publié le 2025-03-12. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec entrée de texte et sortie de texte, donc aucun des deux ne gère les images, l'audio ou d'autres modalités non textuelles. La principale différence structurelle entre eux est l'échelle : Ling 3.1 Flash a une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, tandis que Reka Flash 3 a une fenêtre de contexte de 65 536 tokens.
Cet écart de longueur de contexte est la différence de capacité la plus évidente. Ling 3.1 Flash peut contenir environ quinze fois plus de texte dans une seule requête, ce qui compte pour les documents longs, les grandes bases de code, les transcriptions étendues ou les exécutions d'agents à plusieurs étapes où vous voulez garder tout l'historique dans un seul appel. Reka Flash 3 est conçu autour d'entrées plus courtes. Côté paramètres, Ling 3.1 Flash en prend en charge un ensemble plus large, notamment tools et tool_choice, logit_bias, min_p et repetition_penalty, dont aucun n'apparaît dans la liste de Reka Flash 3. Les deux modèles prennent en charge reasoning et include_reasoning, structured_outputs, response_format du côté de Ling, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs et top_logprobs, donc l'échantillonnage de base et la génération structurée sont disponibles sur l'un ou l'autre. L'appel d'outils est la ligne de démarcation pratique : seul Ling 3.1 Flash liste tools et tool_choice, donc si votre application a besoin d'appel de fonctions, c'est le modèle à utiliser.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de la forme de la requête plutôt que de claims bruts sur la qualité. Si vous résumez un long contrat, effectuez une recherche dans un grand dépôt, ou exécutez un agent qui accumule du contexte sur de nombreux tours, Ling 3.1 Flash est le choix naturel car la fenêtre de 1 000 000 de tokens garde tout dans un seul prompt et sa prise en charge des outils convient aux boucles d'agents. Si vos prompts sont courts, comme la classification, l'extraction, la réécriture d'un paragraphe, ou une question à un seul tour avec une quantité modeste de texte de référence, Reka Flash 3 est un choix raisonnable et son tarif de sortie est le moins cher des deux. Sur le tarif d'entrée, Ling 3.1 Flash est le moins cher, donc les charges de travail à forte composante d'entrée et tenant dans 65 536 tokens peuvent encore pencher vers Ling 3.1 Flash en termes de coût, tandis que les charges de travail à forte composante de sortie favorisent Reka Flash 3. Consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les chiffres réels avant de vous engager.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête standard de complétions de chat avec votre tableau messages, et définissez le champ model. Le seul changement entre les deux est cette chaîne : utilisez inclusionai/ling-3.1-flash pour Ling 3.1 Flash et rekaai/reka-flash-3 pour Reka Flash 3. Votre code SDK OpenAI existant, la forme de la requête et l'analyse de la réponse restent tels quels, donc le changement est une modification d'une ligne et vous pouvez router différentes requêtes vers différents modèles depuis la même base de code.
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 "rekaai/reka-flash-3" : 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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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