ByteDance: UI-TARS 7B बनाम inclusionAI: Ling 3.1 Flash
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर ByteDance: UI-TARS 7B ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | ByteDance | inclusionAI |
| इनपुट | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82) |
| आउटपुट | $0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18) | $0.79 / 1M टोकन (≈ ₹74.45) |
| कैश रीड | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.05 / 1M टोकन (≈ ₹4.96) |
| संदर्भ विंडो | 1,28,000 | 10,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 2,048 | 2,62,144 |
| इनपुट | image, text | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 22 जुल॰ 2025 | 2 अक्टू॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash इनपुट tokens पर 25% सस्ता है।
- ByteDance: UI-TARS 7B आउटपुट tokens पर 11% सस्ता है।
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 7.8× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
- सिर्फ inclusionAI: Ling 3.1 Flash टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
- सिर्फ inclusionAI: Ling 3.1 Flash reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत ByteDance: UI-TARS 7B के साथ $0.000700 और inclusionAI: Ling 3.1 Flash के साथ $0.000656 है।
विस्तार से
ByteDance: UI-TARS 7B, ByteDance की एक text-output मॉडल है, जिसे 2025-07-22 को रिलीज़ किया गया था। यह इनपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट दोनों स्वीकार करती है, जो इसे उन छोटे समूह के मॉडलों में रखता है जो किसी प्रॉम्प्ट के साथ स्क्रीनशॉट या तस्वीर देख सकते हैं। inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI से आता है, जिसे 2026-10-02 को रिलीज़ किया गया था, और यह text-in, text-out मॉडल है। दोनों api14 पर text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं, इसलिए इनमें से कोई भी समर्पित embedding या image-generation एंडपॉइंट नहीं है।
इनके बीच सबसे स्पष्ट अंतर context और modality का है। Ling 3.1 Flash में 1,000,000 tokens का context window है, जो UI-TARS 7B द्वारा दिए गए 128,000 tokens से बहुत बड़ा है, इसलिए जब आपको एक ही कॉल में बहुत लंबे दस्तावेज़ या लंबे बातचीत इतिहास फ़ीड करने की आवश्यकता हो, तो Ling चुनना चाहिए। UI-TARS 7B इन दोनों में से अकेला है जो image input स्वीकार करता है, इसलिए दृश्य सामग्री से जुड़ा कोई भी कार्य इसी को जाना चाहिए। tooling पर, Ling 3.1 Flash अकेला है जो tools और tool_choice उजागर करता है, और यह अकेला है जो reasoning और include_reasoning भी उजागर करता है, इसलिए agent-style वर्कफ़्लो और स्पष्ट reasoning नियंत्रण Ling के पास हैं। दोनों structured_outputs का समर्थन करते हैं, इसलिए वह क्षमता इन्हें अलग नहीं करती। कीमत पर, Ling 3.1 Flash input tokens के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि UI-TARS 7B output tokens के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत की तस्वीर आपके ट्रैफ़िक के आकार पर निर्भर करती है।
व्यावहारिक चयन के लिए, इनपुट से शुरू करें। यदि आपके अनुरोध में कोई इमेज है, तो UI-TARS 7B चुनाव है, क्योंकि Ling 3.1 Flash इसे स्वीकार नहीं कर सकता। यदि आपका अनुरोध शुद्ध टेक्स्ट और लंबा है, तो Ling 3.1 Flash चुनाव है, क्योंकि इसका context window लगभग आठ गुना बड़ा है और यह बड़े दस्तावेज़ को उस तरह नहीं काटेगा जैसे UI-TARS 7B काटेगा। यदि आपको मॉडल से functions या tools कॉल कराने की आवश्यकता है, या आप reasoning output सामने लाना चाहते हैं, तो फिर Ling 3.1 Flash चुनाव है, क्योंकि UI-TARS 7B उन parameters को उजागर नहीं करता। यदि आपका workload छोटे text prompts के साथ लंबे generated उत्तरों का है, तो UI-TARS 7B का output पक्ष सस्ता है, जो आपके generation-to-prompt अनुपात के आधार पर input पक्ष से अधिक मायने रख सकता है। दोनों temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs और top_logprobs स्वीकार करते हैं, इसलिए sampling और log-probability नियंत्रण किसी भी एक पर उपलब्ध हैं।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही OpenAI-compatible सतह का उपयोग करता है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपनी key भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। UI-TARS 7B के लिए वह id "bytedance/ui-tars-1.5-7b" है; Ling 3.1 Flash के लिए यह "inclusionai/ling-3.1-flash" है। request body का आकार वही रहता है, और इन दोनों के बीच स्विच करना model string में एक पंक्ति का बदलाव है। मुख्य चेतावनी यह है कि parameters दोनों में समान नहीं हैं: यदि आप UI-TARS 7B को tools या reasoning भेजते हैं, या Ling 3.1 Flash को कोई इमेज भेजते हैं, तो कॉल वैसा व्यवहार नहीं करेगा जैसा वह दूसरे मॉडल पर करता, इसलिए अपने request builder को इस बात से अवगत रखें कि कौन सी id चल रही है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "bytedance/ui-tars-1.5-7b" से "inclusionai/ling-3.1-flash" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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);
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