Gemma 4 26B A4B vs Muse Spark 1.3 Contributor: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Google: Gemma 4 26B A4B बनाम Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemma 4 26B A4B ($0.24 / 1M टोकन (≈ ₹22.24)) और Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemma 4 26B A4B	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
प्रोवाइडर	Google	Meta
इनपुट	$0.24 / 1M टोकन (≈ ₹22.24)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95)
आउटपुट	$0.79 / 1M टोकन (≈ ₹74.13)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹65.90)
कैश रीड	$0.13 / 1M टोकन (≈ ₹12.36)	$0.00700 / 1M टोकन (≈ ₹0.659)
वेब सर्च	-	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹823.72)
संदर्भ विंडो	2,62,144	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	2,35,929	9,43,718
इनपुट	image, text, video	text, image, video, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	3 अप्रैल 2026	2 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

Google: Gemma 4 26B A4B इनपुट tokens पर 32% सस्ता है।
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor आउटपुट tokens पर 11% सस्ता है।
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemma 4 26B A4B के साथ $0.000630 और Meta: Muse Spark 1.3 Contributor के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

Google: Gemma 4 26B A4B, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो मॉडल आईडी google/gemma-4-26b-a4b-it के अंतर्गत सूचीबद्ध है। Meta: Muse Spark 1.3 Contributor, Meta का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो मॉडल आईडी meta/muse-spark-1.3-contributor के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट आउटपुट वाले चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि वे किस प्रकार का आउटपुट देते हैं, बल्कि कॉन्टेक्स्ट आकार, इनपुट प्रकार, पैरामीटर समर्थन और कीमत पर निर्भर करता है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Gemma 4 26B A4B अधिकतम 262,144 टोकन स्वीकार करता है, जबकि Muse Spark 1.3 Contributor अधिकतम 1,048,576 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए जब किसी एक अनुरोध में बहुत बड़ी मात्रा में सामग्री रखनी हो, तो Meta का मॉडल चुनना चाहिए। इनपुट मोडैलिटी पर, Gemma 4 26B A4B इमेज, टेक्स्ट और वीडियो लेता है, और Muse Spark 1.3 Contributor टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल लेता है, इसलिए Meta का मॉडल उसी इमेज और वीडियो समर्थन के ऊपर फ़ाइल इनपुट भी जोड़ता है। दोनों में से कोई भी मॉडल टेक्स्ट के अलावा कुछ और आउटपुट नहीं देता। दोनों अलग-अलग सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर भी उपलब्ध कराते हैं: Gemma 4 26B A4B एक व्यापक सेट का समर्थन करता है जिसमें frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs और max_completion_tokens शामिल हैं, जबकि Muse Spark 1.3 Contributor एक छोटे सेट का समर्थन करता है जिसमें reasoning_effort शामिल है। यदि आपका कोड logprobs, logit_bias, seeds या स्पष्ट पेनल्टी नियंत्रणों पर निर्भर करता है, तो Gemma 4 26B A4B अधिक सुरक्षित विकल्प है। कीमत पर, Gemma 4 26B A4B इनपुट के लिए सस्ता विकल्प है और Muse Spark 1.3 Contributor आउटपुट के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत का संतुलन इस बात पर बदलता है कि आप कितना भेजते हैं बनाम कितना उत्पन्न करते हैं।

रोज़मर्रा के काम के लिए जहाँ प्रॉम्प्ट और प्रतिक्रियाएँ मध्यम आकार की होती हैं और अधिकतर टेक्स्ट होती हैं, Gemma 4 26B A4B एक उचित डिफ़ॉल्ट है, विशेष रूप से यदि आप logprobs, seeds या पेनल्टी पैरामीटर पर निर्भर हैं, या यदि आपका वर्कलोड इनपुट-भारी है। Muse Spark 1.3 Contributor चुनें जब अनुरोध स्वयं बहुत बड़ा हो, जैसे कि दस्तावेज़ों का एक लंबा सेट, एक बड़ा ट्रांसक्रिप्ट या एक बड़ा कोडबेस, या जब आपको टेक्स्ट, इमेज या वीडियो के साथ-साथ इनपुट के रूप में एक फ़ाइल भी पास करनी हो। यह तब भी बेहतर विकल्प है जब आपके बिल में आउटपुट की मात्रा प्रमुख हो, क्योंकि इसका आउटपुट पक्ष दोनों में से सस्ता है। यदि आपको नियंत्रण के रूप में reasoning_effort चाहिए, तो वह पैरामीटर Meta के मॉडल के लिए सूचीबद्ध है और Google के लिए नहीं, जो अकेले ही निर्णय तय कर सकता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। दोनों OpenAI-संगत हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने संदेशों के साथ एक चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को google/gemma-4-26b-a4b-it या meta/muse-spark-1.3-contributor पर सेट करते हैं। इनके बीच स्विच करना उस मॉडल आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है; अनुरोध का स्वरूप, प्रमाणीकरण और प्रतिक्रिया प्रबंधन जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। प्रतिबद्ध होने से पहले पेज पर लाइव मूल्य तालिका देखें, क्योंकि वहाँ की संख्याएँ वर्तमान हैं और यह टेक्स्ट नहीं है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemma-4-26b-a4b-it" से "meta/muse-spark-1.3-contributor" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemma 4 26B A4B विवरण और प्लेग्राउंड →Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemma 4 26B A4B बनाम Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

स्पेसिफिकेशन

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