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Muse Spark 1.3 vs Mistral Large 4 : prix de l’API, contexte et fonctionnalités · api14

Meta: Muse Spark 1.3 contre Mistral: Mistral Large 4

Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €)) et Mistral: Mistral Large 4 (2,45 $US / 1M jetons (≈ 2,20 €)) 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	Mistral: Mistral Large 4
Fournisseur	Meta	Mistral
Entrée	4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €)	2,45 $US / 1M jetons (≈ 2,20 €)
Sortie	14,88 $US / 1M jetons (≈ 13,33 €)	7,35 $US / 1M jetons (≈ 6,59 €)
Lecture du cache	0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €)	0,25 $US / 1M jetons (≈ 0,22 €)
Recherche web	8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,84 €)	-
Fenêtre de contexte	1 048 576	1 048 576
Sortie max.	943 718	262 144
Entrée	text, image, video, file	text, image
Sortie	text	text
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	2 sept. 2026	6 oct. 2026

Principales différences

Mistral: Mistral Large 4 est 44% moins cher sur les tokens d’entrée.
Mistral: Mistral Large 4 est 51% moins cher sur les tokens de sortie.
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,01 $US avec Meta: Muse Spark 1.3 et 0,00613 $US avec Mistral: Mistral Large 4.

En détail

Meta : Muse Spark 1.3 est un modèle de texte de Meta, et Mistral : Mistral Large 4 est un modèle de texte de Mistral. Les deux sont servis sur api14 en tant que modèles de chat avec une seule sortie texte, donc de l'extérieur ils se ressemblent : vous envoyez une requête, vous recevez du texte en retour. Les différences qui comptent pour un développeur résident dans ce que vous pouvez leur fournir, quels paramètres d'échantillonnage et de contrôle ils acceptent, et lequel coûte moins cher à exécuter.

Les deux modèles partagent la même longueur de contexte de 1048576 jetons, donc aucun n'a d'avantage sur la quantité que vous pouvez mettre dans une seule requête. Là où ils divergent, c'est sur la modalité d'entrée. Muse Spark 1.3 accepte les entrées texte, image, vidéo et fichier, tandis que Mistral Large 4 accepte uniquement le texte et l'image. Si votre pipeline doit transmettre directement une vidéo ou un fichier document à un modèle, Muse Spark 1.3 est celui qui peut le prendre. Leurs surfaces de paramètres diffèrent également. Muse Spark 1.3 expose include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k et les contrôles d'échantillonnage habituels. Mistral Large 4 expose également des contrôles de raisonnement, plus frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs et top_logprobs. Donc si vous voulez des exécutions déterministes via seed, ou des probabilités logarithmiques au niveau des jetons pour le scoring et le débogage, Mistral Large 4 vous les donne et Muse Spark 1.3 non. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, structured_outputs et response_format, donc l'appel de fonctions et la sortie au format JSON sont disponibles sur l'un ou l'autre.

Pour le choix des tâches, commencez par le côté entrée. Si votre charge de travail est uniquement du texte, ou du texte plus des images, les deux modèles sont viables et les facteurs décisifs deviennent le coût et les contrôles supplémentaires. Mistral Large 4 est le moins cher des deux en entrée comme en sortie, donc pour des charges de travail à fort volume de texte ou d'images où vous n'avez pas besoin d'entrées vidéo ou fichier, c'est le choix par défaut le plus économique. Optez pour Muse Spark 1.3 lorsque la requête elle-même contient une vidéo ou un fichier que vous préférez ne pas convertir en texte au préalable, car c'est une capacité que Mistral Large 4 ne liste pas. Si vous avez besoin de logprobs ou top_logprobs pour le classement, les estimations de confiance ou les bancs d'évaluation, ou d'un seed pour un échantillonnage reproductible, Mistral Large 4 est le meilleur choix quel que soit le prix.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé, et définissez le champ model. Le seul changement entre les deux est cette chaîne : utilisez meta/muse-spark-1.3 pour Muse Spark 1.3 et mistralai/mistral-large-4-0 pour Mistral Large 4. Tout le reste dans le corps de la requête, messages, tools, response_format, max_tokens, reste où il est. Cela rend le changement peu coûteux à tester : exécutez le même prompt contre les deux identifiants, comparez les sorties sur vos propres données, et gardez celui qui se comporte le mieux pour la tâche.

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" par "mistralai/mistral-large-4-0" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Meta: Muse Spark 1.3 : détails et bac à sable →Mistral: Mistral Large 4 : 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": "mistralai/mistral-large-4-0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 contre Mistral: Mistral Large 4

Caractéristiques

Principales différences

En détail

Changer de modèle en une chaîne

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