Meta: Muse Spark 1.3 contre OpenAI: GPT-5.4 Mini
Un comparatif côte à côte de Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €)) et OpenAI: GPT-5.4 Mini (2,63 $US / 1M jetons (≈ 2,34 €)) 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 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Meta | OpenAI |
| Entrée | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,90 €) | 2,63 $US / 1M jetons (≈ 2,34 €) |
| Sortie | 14,88 $US / 1M jetons (≈ 13,25 €) | 15,75 $US / 1M jetons (≈ 14,03 €) |
| Lecture du cache | 0,52 $US / 1M jetons (≈ 0,47 €) | 0,26 $US / 1M jetons (≈ 0,23 €) |
| Recherche web | 8,75 $US / 1K recherches (≈ 7,79 €) | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 400 000 |
| Sortie max. | 943 718 | 128 000 |
| Entrée | text, image, video, file | file, image, text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 2 sept. 2026 | 17 mars 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-5.4 Mini est 40% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Meta: Muse Spark 1.3 est 6% moins cher sur les tokens de sortie.
- Meta: Muse Spark 1.3 lit 2.6× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,01 $US avec Meta: Muse Spark 1.3 et 0,01 $US avec OpenAI: GPT-5.4 Mini.
En détail
Meta : Muse Spark 1.3 est un modèle texte de Meta, publié le 2 septembre 2026. OpenAI : GPT-5.4 Mini est un modèle texte d'OpenAI, publié le 17 mars 2026. Les deux sont servis via api14 comme modèles de chat avec sortie texte, donc du point de vue d'un développeur la question principale n'est pas ce qu'ils sont mais lequel convient à la tâche à accomplir.
La distinction la plus nette concerne le contexte et la gestion des entrées. Muse Spark 1.3 accepte un contexte de 1 048 576 tokens, tandis que GPT-5.4 Mini accepte 400 000, donc Muse Spark 1.3 offre la fenêtre la plus large, et de loin. Muse Spark 1.3 accepte aussi des entrées texte, image, vidéo et fichier, alors que GPT-5.4 Mini accepte des entrées texte, image et fichier mais pas vidéo. Sur l'appel d'outils, les sorties structurées et le raisonnement, les deux ne sont pas sensiblement différents, vous pouvez donc compter sur ces fonctionnalités avec l'un comme avec l'autre. Les surfaces de paramètres diffèrent légèrement : Muse Spark 1.3 expose temperature, top_p, top_k et repetition_penalty, tandis que GPT-5.4 Mini expose plutôt seed et verbosity, et utilise max_completion_tokens en plus de max_tokens. Si votre code dépend de contrôles d'échantillonnage comme temperature ou top_k, c'est un point en faveur de Muse Spark 1.3 ; s'il dépend d'une seed pour des exécutions reproductibles, c'est GPT-5.4 Mini qui la propose.
Pour le travail quotidien, choisissez selon ce que vous envoyez au modèle et en quelle quantité. Si vous résumez ou interrogez de très gros documents, de longues transcriptions ou des dépôts entiers en un seul appel, Muse Spark 1.3 vous donne bien plus de marge avant de devoir découper, et son entrée vidéo vous permet de passer la vidéo directement plutôt que d'extraire les images vous-même. Si vos entrées sont des prompts de taille ordinaire, des tours de conversation, des captures d'écran et des fichiers joints, GPT-5.4 Mini est un choix par défaut raisonnable et son paramètre seed aide lorsque vous voulez des sorties stables d'une exécution à l'autre. Le coût mérite d'être vérifié sur la table des prix en direct plutôt que deviné : GPT-5.4 Mini est le moins cher des deux en entrée, tandis que Muse Spark 1.3 est le moins cher des deux en sortie. Cela signifie que le choix le moins cher dépend de votre ratio de tokens d'entrée sur tokens de sortie, donc une charge de travail qui lit beaucoup et écrit peu penche d'un côté, et une charge de travail qui génère de longues réponses penche de l'autre.
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 la même URL de base, envoyez la même forme de requête chat completions, et changez uniquement l'identifiant du modèle : utilisez "meta/muse-spark-1.3" pour Muse Spark 1.3 et "openai/gpt-5.4-mini" pour GPT-5.4 Mini. Votre tableau messages, vos définitions d'outils, response_format et vos réglages de raisonnement sont repris sans changement. Le seul point à surveiller, ce sont les paramètres : si vous définissez temperature ou top_k, cela s'applique à Muse Spark 1.3, et si vous définissez seed ou verbosity, cela s'applique à GPT-5.4 Mini, donc protégez ces champs si vous routez le même code vers les deux.
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 "openai/gpt-5.4-mini" : 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": "openai/gpt-5.4-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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