AionLabs: Aion-2.0 बनाम inclusionAI: Ling 3.0 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और inclusionAI: Ling 3.0 Flash ($0.07 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	AionLabs: Aion-2.0	inclusionAI: Ling 3.0 Flash
प्रोवाइडर	AionLabs	inclusionAI
इनपुट	$2.80 / 1M टोकन	$0.07 / 1M टोकन
आउटपुट	$5.60 / 1M टोकन	$0.22 / 1M टोकन
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन	$0.01 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो	1,31,072	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	32,768	32,768
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 फ़र॰ 2026	23 जुल॰ 2026

मुख्य अंतर

inclusionAI: Ling 3.0 Flash इनपुट tokens पर 97% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.0 Flash आउटपुट tokens पर 96% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.0 Flash 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और inclusionAI: Ling 3.0 Flash के साथ $0.000184 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। inclusionAI: Ling 3.0 Flash, inclusionAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-07-23 को जारी किया गया था। दोनों टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट मॉडल हैं, इसलिए इनमें से कोई भी इमेज, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट स्वीकार नहीं करता, और कोई भी टेक्स्ट के अलावा कुछ और उत्पन्न नहीं करता। इसलिए इनके बीच चुनाव मोडैलिटी कवरेज पर नहीं, बल्कि कॉन्टेक्स्ट साइज़, पैरामीटर समर्थन और कीमत पर निर्भर करता है, क्योंकि मोडैलिटी पर दोनों समान हैं।

सबसे स्पष्ट क्षमता अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Ling 3.0 Flash 262144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट समर्थित करता है, जो Aion-2.0 द्वारा दिए गए 131072 टोकन से दोगुना है, इसलिए जब किसी एक अनुरोध में बहुत बड़ा दस्तावेज़, लंबा बातचीत इतिहास या बड़ा रिट्रीव्ड कॉर्पस ले जाना हो, तो Ling 3.0 Flash ही वह मॉडल है जिसे चुनना चाहिए। Ling 3.0 Flash सैंपलिंग और डिकोडिंग पैरामीटर का भी व्यापक सेट उजागर करता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, seed और stop शामिल हैं, साथ ही अधिक सामान्य temperature, top_p, max_tokens, response_format, tool_choice, tools, reasoning और include_reasoning भी। Aion-2.0 एक छोटा सेट समर्थित करता है: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों मॉडल टूल कॉलिंग और response_format के माध्यम से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट समर्थित करते हैं, और दोनों रीज़निंग नियंत्रण उजागर करते हैं, इसलिए ऐसी कोई श्रेणी नहीं है जहाँ एक में टूल्स, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या रीज़निंग हों और दूसरे में न हों। अंतर इस बात में है कि आप जनरेशन को कितने बारीक तरीके से नियंत्रित कर सकते हैं, इस बात में नहीं कि मूल सुविधाएँ मौजूद हैं या नहीं।

रोज़मर्रा के काम के लिए, व्यावहारिक विभाजन उन तथ्यों से निकलता है। यदि आप एक एजेंट बना रहे हैं जो टूल्स कॉल करता है, JSON लौटाता है और नियतात्मक, पुनरुत्पादनीय सैंपलिंग चाहता है, तो Ling 3.0 Flash आपको seed पैरामीटर और penalty तथा logprob परिवार देता है, जिससे रनों के बीच व्यवहार को पिन करना आसान हो जाता है। यदि आपके प्रॉम्प्ट छोटे से मध्यम हैं और आपको मुख्य रूप से अनुमानित लागत पर रीज़निंग और टूल कॉल चाहिए, तो Aion-2.0 कम नॉब्स के साथ वह कवर करता है। जब आपका इनपुट नियमित रूप से लगभग 131072 टोकन से आगे चला जाता है, तो Aion-2.0 उसे एक अनुरोध में बिल्कुल नहीं रख सकता, इसलिए दोनों में से Ling 3.0 Flash ही एकमात्र विकल्प है। कीमत पर, Ling 3.0 Flash इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता मॉडल है, इसलिए उच्च मात्रा वाले वर्कलोड के लिए जहाँ कॉन्टेक्स्ट किसी भी मॉडल में फिट बैठता है, यह कम लागत वाला विकल्प है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर पॉइंट करें, अपनी key भेजें, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करें जो आप चाहते हैं। AionLabs का उपयोग करने के लिए, model को "aion-labs/aion-2.0" पर सेट करें; inclusionAI का उपयोग करने के लिए, इसे "inclusionai/ling-3.0-flash" पर सेट करें। बेसिक चैट कम्पलीशन के लिए अनुरोध में और कुछ भी बदलने की ज़रूरत नहीं है: messages array, role संरचना और response shape समान हैं। यदि आप किसी मॉडल की समर्थित सूची से बाहर के पैरामीटर पर निर्भर हैं, जैसे seed या logit_bias, तो वे Ling 3.0 Flash पर लागू होते हैं लेकिन Aion-2.0 पर नहीं, इसलिए id बदलते समय इसे ध्यान में रखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ Aion-2.0 बेहतर विकल्प है। यदि आपका वर्कलोड पहले से ही इसके पैरामीटर सेट के अनुरूप ट्यून किया गया है, या आप बस विकल्पों की छोटी, अधिक केंद्रित सतह चाहते हैं, तो यह काम कर देता है और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो सामान्य चैट, सारांशीकरण और टूल-कॉलिंग प्रॉम्प्ट के लिए पर्याप्त से अधिक है। चूँकि दोनों मॉडल केवल टेक्स्ट हैं और दोनों टूल्स, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और रीज़निंग समर्थित करते हैं, इनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप लंबे-कॉन्टेक्स्ट और लागत-संवेदनशील ट्रैफ़िक को Ling 3.0 Flash पर रूट कर सकते हैं और बाकी के लिए Aion-2.0 रख सकते हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "inclusionai/ling-3.0-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →inclusionAI: Ling 3.0 Flash विवरण और प्लेग्राउंड →

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": "inclusionai/ling-3.0-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

AionLabs: Aion-2.0 बनाम inclusionAI: Ling 3.0 Flash

स्पेसिफिकेशन

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एक string से बदलें

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