Meta: Muse Spark 1.3 Contributor contre Reka Flash 3
Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €)) 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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | Reka AI |
| Entrée | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| Sortie | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) |
| Lecture du cache | 0,00700 $US / 1M jetons (≈ 0,00623 €) | - |
| Recherche web | 8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,79 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 65 536 |
| Sortie max. | 943 718 | 58 982 |
| Entrée | text, image, video, file | text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 2 sept. 2026 | 12 mars 2025 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lit 16.0× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul Meta: Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge l’appel d’outils.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000700 $US avec Meta: Muse Spark 1.3 Contributor et 0,000700 $US avec Reka Flash 3.
En détail
Meta : Muse Spark 1.3 Contributor est un modèle texte de Meta, publié le 2 septembre 2026. Reka Flash 3 est un modèle texte de Reka AI, publié le 12 mars 2025. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, donc au niveau de la génération de base, ils occupent la même place dans votre pile. Les différences apparaissent dans ce que vous pouvez leur fournir, la quantité que vous pouvez leur fournir en une fois, et les paramètres de requête qu'ils acceptent.
La séparation la plus nette concerne le contexte et la gestion des entrées. Muse Spark 1.3 Contributor accepte une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons, tandis que Reka Flash 3 accepte 65 536 jetons, donc le modèle de Meta vous donne un ensemble de travail beaucoup plus grand pour les documents longs ou les conversations étendues. Muse Spark 1.3 Contributor accepte aussi les entrées texte, image, vidéo et fichier, alors que Reka Flash 3 n'accepte que le texte. Sur l'appel d'outils, les deux ne sont pas non plus équivalents : Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge tools et tool_choice, et Reka Flash 3 ne les liste pas. Les deux exposent les sorties structurées, reasoning et include_reasoning, donc la génération structurée et les traces de raisonnement sont disponibles des deux côtés. Les listes de paramètres divergent ailleurs : Reka Flash 3 prend en charge frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed et stop, que Muse Spark 1.3 Contributor ne liste pas, tandis que Muse Spark 1.3 Contributor prend en charge repetition_penalty, reasoning_effort et response_format, que Reka Flash 3 ne liste pas. Côté prix, les deux sont à peu près au même niveau en entrée comme en sortie, donc le coût n'est pas le facteur décisif ici.
Pour la plupart des nouveaux travaux, tournez-vous d'abord vers Muse Spark 1.3 Contributor. Si votre tâche implique un matériel source long comme un dépôt complet, un contrat volumineux ou une transcription de plusieurs heures, la fenêtre de contexte plus grande supprime le besoin de découper et recoller. Si votre entrée comprend des captures d'écran, des diagrammes, des images vidéo ou des fichiers joints, c'est le seul des deux à les accepter. Si votre application est agentique et dépend d'appels d'outils, ou si vous voulez orienter la profondeur de raisonnement avec reasoning_effort, c'est encore la seule option. Reka Flash 3 reste un choix raisonnable lorsque votre entrée est du texte brut, que votre invite tient confortablement dans 65 536 jetons, et que vous voulez des contrôles d'échantillonnage que Muse Spark 1.3 Contributor n'expose pas, comme seed pour des exécutions reproductibles, logprobs et top_logprobs pour inspecter la confiance au niveau des jetons, ou frequency_penalty et presence_penalty pour ajuster la répétition. Ce sont des raisons pratiques de le choisir pour des harnais d'évaluation, de la classification avec relevés de confiance, et des transformations de texte courtes.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car le point de terminaison est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model. Passer de l'un à l'autre est un simple changement de chaîne : utilisez meta/muse-spark-1.3-contributor ou rekaai/reka-flash-3. La forme du corps de la requête, le tableau messages et l'analyse de la réponse restent identiques, donc vous pouvez garder un seul chemin de code et échanger l'id par requête ou par environnement. La seule chose à surveiller, ce sont les paramètres : si vous envoyez seed ou logprobs à Muse Spark 1.3 Contributor, ou tools ou reasoning_effort à Reka Flash 3, l'appel ne se comportera pas comme sur l'autre modèle, donc conditionnez ces champs à l'id du modèle que vous envoyez.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "meta/muse-spark-1.3-contributor" 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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