Ling 3.1 Flash 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।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Meta: Muse Spark 1.3 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 1.3 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 1.3 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	2 सित॰ 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 1.3 Contributor के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

inclusionAI: Ling 3.1 Flash, inclusionAI से एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-02 को जारी किया गया। Meta: Muse Spark 1.3 Contributor, Meta से एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-02 को जारी किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से text श्रेणी के मॉडल के रूप में परोसा जाता है, और दोनों टेक्स्ट इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट आउटपुट देते हैं। नामकरण स्थिति के बारे में कुछ बताता है: Flash एक हल्के, तेज़ विकल्प का संकेत देता है, जबकि Meta मॉडल पर Contributor लेबल Meta की Muse Spark श्रृंखला के एक विशिष्ट स्तर का संकेत देता है, न कि किसी सामान्य फ्लैगशिप का।

दोनों इनपुट मोडालिटी और कॉन्टेक्स्ट पर सबसे अधिक भिन्न होते हैं। Ling 3.1 Flash केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है, जबकि Muse Spark 1.3 Contributor टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, इसलिए स्क्रीनशॉट, क्लिप या अपलोड किए गए दस्तावेज़ से जुड़ी कोई भी चीज़ Meta मॉडल की ओर इशारा करती है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई व्यावहारिक रूप से समान है: Ling 3.1 Flash 1,000,000 टोकन प्रदान करता है और Muse Spark 1.3 Contributor 1,048,576 टोकन प्रदान करता है, जो लगभग पांच प्रतिशत का अंतर है जो किसी वास्तविक वर्कलोड का फैसला नहीं करेगा। पैरामीटर पर, Ling 3.1 Flash एक व्यापक सेट उजागर करता है, जिसमें frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs और एक सादा reasoning फ़्लैग शामिल है। Muse Spark 1.3 Contributor मुख्य सैंपलिंग और टूल पैरामीटर के साथ reasoning_effort को कवर करता है, जो आपको reasoning की तीव्रता को केवल टॉगल करने के बजाय समायोजित करने देता है। किसी भी मॉडल को विशिष्ट रूप से टूल्स, संरचित आउटपुट या reasoning का समर्थन करने वाला सूचीबद्ध नहीं किया गया है, इसलिए उन्हें दोनों पर उपलब्ध मानें।

रोज़मर्रा के काम के लिए, Ling 3.1 Flash चुनें जब आपका इनपुट सादा टेक्स्ट हो और आप सैंपलिंग और डिकोडिंग पर बारीक नियंत्रण चाहते हों। logprobs और top_logprobs समर्थन इसे वर्गीकरण, स्कोरिंग, रीरैंकिंग या किसी भी पाइपलाइन के लिए बेहतर उपयुक्त बनाता है जहाँ आप टोकन स्तर के विश्वास का निरीक्षण करते हैं, और seed तथा penalty पैरामीटर तब मदद करते हैं जब आपको पुनरुत्पादक या सावधानी से आकार दिया गया आउटपुट चाहिए। Muse Spark 1.3 Contributor चुनें जब अनुरोध में इमेज, वीडियो या फ़ाइल शामिल हो, क्योंकि Ling 3.1 Flash उन्हें बिल्कुल भी स्वीकार नहीं कर सकता। यह तब भी स्वाभाविक विकल्प है जब आप reasoning को पूरी तरह सक्षम करने के बजाय प्रति अनुरोध reasoning प्रयास को ट्यून करना चाहते हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है। दोनों OpenAI-संगत हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी कुंजी भेजें, और model फ़ील्ड को inclusionai/ling-3.1-flash या meta/muse-spark-1.3-contributor पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, temperature, max_tokens, tools, response_format, जहाँ है वहीं रहता है। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो सामग्री प्रकार के अनुसार अनुरोधों को रूट करना सस्ता बनाता है: केवल टेक्स्ट वाले काम Ling 3.1 Flash को, अटैचमेंट वाला कुछ भी Muse Spark 1.3 Contributor को।

लागत एकमात्र ऐसी जगह है जहाँ चुनाव स्पष्ट जीत नहीं है। Ling 3.1 Flash इनपुट पर दोनों में सस्ता है, जबकि Muse Spark 1.3 Contributor आउटपुट पर सस्ता है। इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका में वास्तविक संख्याएँ हैं, इसलिए प्रतिबद्ध होने से पहले इसे अपने अपेक्षित इनपुट से आउटपुट अनुपात के विरुद्ध जाँचें। यदि आपका वर्कलोड इनपुट भारी है, जैसे लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, तो Ling 3.1 Flash आमतौर पर आगे रहेगा। यदि यह आउटपुट भारी है, जैसे छोटे प्रॉम्प्ट से लंबी जनरेशन, तो Muse Spark 1.3 Contributor संभवतः बेहतर विकल्प है, और यह अपने साथ मल्टीमॉडल इनपुट भी लाता है।

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-1.3-contributor" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

inclusionAI: Ling 3.1 Flash 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);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash बनाम Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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