AionLabs: Aion-2.0 बनाम inclusionAI: Ling 3.1 Flash

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0.26 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	AionLabs: Aion-2.0	inclusionAI: Ling 3.1 Flash
प्रोवाइडर	AionLabs	inclusionAI
इनपुट	$2.80 / 1M टोकन	$0.26 / 1M टोकन
आउटपुट	$5.60 / 1M टोकन	$0.79 / 1M टोकन
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन	$0.05 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो	1,31,072	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	32,768	2,35,929
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 फ़र॰ 2026	2 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

inclusionAI: Ling 3.1 Flash इनपुट tokens पर 91% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash आउटपुट tokens पर 86% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
सिर्फ inclusionAI: Ling 3.1 Flash 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 3.1 Flash के साथ $0.000656 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-02 को जारी किया गया था। दोनों को api14 पर टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए न तो कोई इनपुट की तरफ छवियाँ या ऑडियो स्वीकार करता है, और न ही कोई आउटपुट की तरफ टेक्स्ट के अलावा कुछ और बनाता है। इसलिए इन दोनों के बीच चुनाव मोडैलिटी कवरेज पर नहीं, बल्कि कॉन्टेक्स्ट आकार, पैरामीटर समर्थन और कीमत पर निर्भर करता है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Ling 3.1 Flash 262144 टोकन का समर्थन करता है, जो Aion-2.0 के समर्थित 131072 टोकन से दोगुना है। Ling 3.1 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, और यह दोनों में से अकेला है जिसमें structured_outputs सूचीबद्ध है। Aion-2.0 एक छोटे सेट का समर्थन करता है: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों मॉडल टूल कॉलिंग का समर्थन करते हैं और दोनों रीज़निंग का समर्थन करते हैं, इसलिए वे निर्णायक कारक नहीं हैं। कीमत पर, इनपुट और आउटपुट दोनों टोकन के लिए Ling 3.1 Flash दोनों में से सस्ता है।

अधिकांश काम के लिए, Ling 3.1 Flash स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है। यदि आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस, लंबे चैट इतिहास या कई प्राप्त चंक्स डाल रहे हैं, तो इसकी बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो का मतलब है कम ट्रंकेशन वर्कअराउंड और आपके एप्लिकेशन में कम चंकिंग लॉजिक। यदि आपको structured outputs चाहिए, या आप पेनल्टी, seeds, top_k या लॉग प्रायिकताओं के माध्यम से सैंपलिंग पर बारीक नियंत्रण चाहते हैं, तो Ling 3.1 Flash वह मॉडल है जो ये नियंत्रण उजागर करता है। Aion-2.0 तब भी एक उचित विकल्प बना रहता है जब उसका विशेष व्यवहार आपके कार्य के अनुकूल हो और आपको अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट या अतिरिक्त पैरामीटर की आवश्यकता न हो; यह टूल्स और रीज़निंग का समर्थन करता है, इसलिए इसके साथ एजेंट शैली और चेन ऑफ थॉट वर्कलोड अभी भी संभव हैं। चूंकि Ling 3.1 Flash इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता है, इसलिए लागत Aion-2.0 को प्राथमिकता देने का कारण नहीं 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 क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और अनुरोध बॉडी में model फ़ील्ड सेट करते हैं। Aion-2.0 का उपयोग करने के लिए, model आईडी को "aion-labs/aion-2.0" पर सेट करें। Ling 3.1 Flash का उपयोग करने के लिए, इसे "inclusionai/ling-3.1-flash" पर सेट करें। अनुरोध में बाकी सब कुछ, messages array, tools array, response_format और सैंपलिंग पैरामीटर, वही आकार बनाए रखते हैं। दोनों के बीच स्विच करना model आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है, जिससे कुछ अनुरोधों को एक मॉडल पर और कुछ को दूसरे पर रूट करना, या एक ही प्रॉम्प्ट पर आउटपुट की तुलना करना आसान हो जाता है।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ Aion-2.0 अभी भी बेहतर विकल्प हो सकता है: जब आप पहले से ही उसके अनुसार प्रॉम्प्ट या पैरामीटर ट्यून कर चुके हों और वह वैसा ही व्यवहार करता हो जैसी आप अपेक्षा करते हैं, और कार्य 131072 टोकन के भीतर फिट बैठता हो, बिना structured outputs या अतिरिक्त सैंपलिंग नियंत्रणों की आवश्यकता के। उस स्थिति में कोई कार्यात्मक अंतराल नहीं है जो बदलाव के लिए मजबूर करे, और आप अपने सत्यापित मॉडल को रख सकते हैं। नए काम के लिए, या किसी ऐसी चीज़ के लिए जो कॉन्टेक्स्ट सीमा को दबाती है या व्यापक पैरामीटर सेट की आवश्यकता रखती है, Ling 3.1 Flash अधिक सक्षम और सस्ता विकल्प 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-3.1-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →inclusionAI: Ling 3.1 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-3.1-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 3.1 Flash

स्पेसिफिकेशन

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