api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL

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 VL ($0.21 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
प्रोवाइडरAionLabsinclusionAI
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$0.21 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$0.63 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.04 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0721,31,072
अधिकतम आउटपुट32,76832,768
इनपुटtexttext, image, video
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202610 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

  • inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL इनपुट tokens पर 93% सस्ता है।
  • inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL आउटपुट tokens पर 89% सस्ता है।
  • सिर्फ inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
  • 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 VL के साथ $0.000525 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 VL, inclusionAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-10 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत परोसा जाता है, और जब आप इन्हें कॉल करते हैं तो दोनों एक ही मॉडल आईडी स्ट्रिंग स्वीकार करते हैं। मुख्य संरचनात्मक अंतर यह है कि Aion-2.0 केवल टेक्स्ट संभालता है, जबकि Ling 3.0 Flash VL को टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज और वीडियो लेने के लिए बनाया गया है।

क्षमताओं पर, दोनों का कॉन्टेक्स्ट विंडो समान 131072 टोकन का है, इसलिए लंबे प्रॉम्प्ट या बड़े दस्तावेज़ों के लिए इनमें से कोई भी अधिक जगह नहीं देता। अंतर मोडैलिटीज़ और ट्यूनिंग नॉब्स में है। Aion-2.0 टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। Ling 3.0 Flash VL टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, जिससे यह दोनों में से एकमात्र ऐसा बनता है जो विज़ुअल सामग्री को देख सकता है। Ling 3.0 Flash VL सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर का एक व्यापक सेट भी उजागर करता है, जिसमें frequency penalty, logit bias, min p, presence penalty, repetition penalty, seed, stop, top k और structured outputs शामिल हैं। Aion-2.0 एक संकीर्ण सेट का समर्थन करता है: include reasoning, max tokens, reasoning, response format, temperature, tool choice, tools और top p। Structured outputs केवल Ling 3.0 Flash VL के लिए सूचीबद्ध हैं, इसलिए यदि आपको स्कीमा-प्रतिबंधित प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता है, तो पहले उसी पक्ष को देखें। दोनों tool और tool choice समर्थन सूचीबद्ध करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग यहाँ कोई भेद करने वाला कारक नहीं है।

इनके बीच चयन करने के लिए, इनपुट प्रकार से शुरू करें। यदि आपका कार्य शुद्ध टेक्स्ट है, जैसे दस्तावेज़ों को सारांशित करना, कोड लिखना, टूल कॉलिंग लूप चलाना या संरचित JSON उत्पन्न करना, तो Aion-2.0 इसे कवर करता है और सरल सतह है। यदि आपके कार्य में स्क्रीनशॉट, आरेख, फ़ोटो या वीडियो फ़्रेम शामिल हैं, तो Ling 3.0 Flash VL वह है जो इन्हें स्वीकार कर सकता है, क्योंकि Aion-2.0 केवल टेक्स्ट लेता है। यदि आपको बारीक सैंपलिंग नियंत्रण चाहिए, जैसे पुनरुत्पादन के लिए एक निश्चित seed या पुनरावृत्ति को नियंत्रित करने के लिए penalties, तो Ling 3.0 Flash VL ये पैरामीटर प्रदान करता है और Aion-2.0 नहीं। लागत पर, Ling 3.0 Flash VL इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए उच्च मात्रा वाले टेक्स्ट कार्य के लिए यह अधिक किफायती चयन भी है, हालांकि वास्तविक संख्याओं के लिए आपको लाइव मूल्य तालिका पढ़नी चाहिए।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने अनुरोध को अपनी api14 कुंजी के साथ chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को या तो "aion-labs/aion-2.0" या "inclusionai/ling-3.0-flash-vl" पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जैसे messages, temperature, max tokens और tools, समान आकार बनाए रखता है। मॉडल बदलने के लिए आप केवल उस मॉडल आईडी स्ट्रिंग को बदलते हैं। यदि आप Aion-2.0 से Ling 3.0 Flash VL पर जाते हैं, तो आप अपने messages में अतिरिक्त रूप से इमेज या वीडियो कंटेंट भाग भेज सकते हैं और इसके द्वारा समर्थित अतिरिक्त पैरामीटर उपयोग कर सकते हैं, लेकिन एक सादे टेक्स्ट अनुरोध के लिए कोई अन्य संपादन आवश्यक नहीं है।

Aion-2.0 के लिए अभी भी एक मामला है, भले ही Ling 3.0 Flash VL सस्ता है और अधिक इनपुट प्रकार संभालता है। यदि आपकी पाइपलाइन केवल टेक्स्ट है और आप विचार करने के लिए पैरामीटर का सबसे छोटा सेट चाहते हैं, तो Aion-2.0 अनुरोध सतह को कसकर रखता है। यह reasoning और include reasoning का भी समर्थन करता है, इसलिए उन टेक्स्ट कार्यों के लिए जिन्हें reasoning पास से लाभ होता है, यह एक वैध विकल्प बना हुआ है। कोई भी मॉडल हर मामले में सख्ती से बेहतर नहीं है; निर्णय इस पर निर्भर करता है कि आपको विज़न इनपुट और व्यापक पैरामीटर सेट चाहिए, जिस स्थिति में Ling 3.0 Flash VL जीतता है, या क्या तुलनीय कॉन्टेक्स्ट लंबाई वाला केवल टेक्स्ट मॉडल आपके कार्यभार के लिए पर्याप्त है।

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-vl" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL 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-vl",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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