Ling 3.1 Flash vs Muse Spark 1.2 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।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0.16 / 1M टोकन (≈ ₹14.83)) और Meta: Muse Spark 1.2 Contributor ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
प्रोवाइडर	inclusionAI	Meta
इनपुट	$0.16 / 1M टोकन (≈ ₹14.83)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹32.95)
आउटपुट	$0.47 / 1M टोकन (≈ ₹44.48)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹65.90)
कैश रीड	$0.03 / 1M टोकन (≈ ₹2.97)	$0.00700 / 1M टोकन (≈ ₹0.659)
वेब सर्च	-	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹823.72)
संदर्भ विंडो	10,00,000	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	2,62,144	9,43,718
इनपुट	text	text, image, video, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 अक्टू॰ 2026	21 अग॰ 2026

मुख्य अंतर

inclusionAI: Ling 3.1 Flash इनपुट tokens पर 55% सस्ता है।
inclusionAI: Ling 3.1 Flash आउटपुट tokens पर 32% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत inclusionAI: Ling 3.1 Flash के साथ $0.000394 और Meta: Muse Spark 1.2 Contributor के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI की एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-02 को जारी किया गया। Meta: Muse Spark 1.2 Contributor, Meta की एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-08-21 को जारी किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत परोसा जाता है, इसलिए सतही स्तर पर वे मॉडल पिकर में एक ही स्थान रखते हैं। अंतर इस बात में दिखता है कि प्रत्येक इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करता है और प्रत्येक की कीमत कैसे तय होती है।

क्षमताओं पर, दोनों मुख्य रूप से मोडैलिटीज़ के आसपास अलग होते हैं। Ling 3.1 Flash टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। Muse Spark 1.2 Contributor भी टेक्स्ट लौटाता है, लेकिन यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, जिससे यह दोनों में से केवल वही है जो अक्षरों की श्रृंखला के अलावा किसी और चीज़ को देख सकता है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई प्रभावी रूप से बराबरी है: Ling 3.1 Flash में 1,000,000 टोकन सूचीबद्ध हैं और Muse Spark 1.2 Contributor में 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध हैं, यह अंतर इतना छोटा है कि इसे निर्णय को प्रभावित नहीं करना चाहिए। पैरामीटर सूचियाँ काफी हद तक ओवरलैप करती हैं, दोनों tools, structured outputs, reasoning controls, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format और max_tokens उपलब्ध कराते हैं। Ling 3.1 Flash अतिरिक्त रूप से frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed और stop उपलब्ध कराता है, जो मायने रखता है यदि आप logprobs, नियतात्मक seeding या टोकन-स्तरीय bias पर निर्भर हैं। Muse Spark 1.2 Contributor reasoning_effort उपलब्ध कराता है, जिसे Ling 3.1 Flash सूचीबद्ध नहीं करता।

इनके बीच चयन के लिए, इनपुट से शुरू करें। यदि आपके कार्य में स्क्रीनशॉट, चार्ट, PDF या वीडियो फ़्रेम शामिल है, तो Muse Spark 1.2 Contributor वह है जो इसे स्वीकार कर सकता है, क्योंकि Ling 3.1 Flash केवल टेक्स्ट है। यदि आपका कार्य लंबे कॉन्टेक्स्ट पर शुद्ध टेक्स्ट है, जैसे किसी बड़े कॉर्पस का सारांश बनाना, किसी बड़े दस्तावेज़ सेट में खोज करना या टेक्स्ट टूल कॉल्स पर एजेंट लूप चलाना, तो दोनों व्यवहार्य हैं और कॉन्टेक्स्ट विंडो इतनी करीब हैं कि उन्हें नज़रअंदाज़ किया जा सकता है। उस स्थिति में टाईब्रेकर कीमत और पैरामीटर हैं। Ling 3.1 Flash इनपुट पर दोनों में सस्ता है, जबकि Muse Spark 1.2 Contributor आउटपुट पर दोनों में सस्ता है, इसलिए बेहतर विकल्प आपके इनपुट से आउटपुट अनुपात पर निर्भर करता है। ऐसा वर्कलोड जो बड़े प्रॉम्प्ट भेजता है और छोटे उत्तर लौटाता है, Ling 3.1 Flash की ओर झुकता है। ऐसा वर्कलोड जिसमें छोटे प्रॉम्प्ट और लंबी जनरेशन होती है, Muse Spark 1.2 Contributor की ओर झुकता है। यदि आपको logprobs, top_logprobs, seed या logit_bias चाहिए, तो यहाँ Ling 3.1 Flash ही एकमात्र विकल्प है, क्योंकि Muse Spark 1.2 Contributor उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। यदि आप ट्यून करना चाहते हैं कि मॉडल कितना reasoning effort खर्च करता है, तो Muse Spark 1.2 Contributor reasoning_effort उपलब्ध कराता है और Ling 3.1 Flash नहीं।

api14 के माध्यम से इनमें से किसी एक को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। दोनों के बीच एकमात्र परिवर्तन वह स्ट्रिंग है: Ling 3.1 Flash के लिए inclusionai/ling-3.1-flash उपयोग करें, या Muse Spark 1.2 Contributor के लिए meta/muse-spark-1.2-contributor उपयोग करें। आपका रिक्वेस्ट बॉडी, आपका messages ऐरे, आपकी टूल परिभाषाएँ और आपका रिस्पॉन्स पार्सिंग वैसे ही रहते हैं। यदि आपके पास पहले से OpenAI chat completions आकार के विरुद्ध लिखा गया कोड है, तो मॉडल बदलना एक पंक्ति का संपादन है, और आप दोनों id को एक config मैप में रख सकते हैं और दो क्लाइंट बनाए रखे बिना प्रति रिक्वेस्ट रूट कर सकते हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "inclusionai/ling-3.1-flash" से "meta/muse-spark-1.2-contributor" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash विवरण और प्लेग्राउंड →Meta: Muse Spark 1.2 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-1.2-contributor",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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