Muse Spark 1.3 Contributor vs Reka Flash 3: 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।

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor बनाम Reka Flash 3

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और Reka Flash 3 ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor	Reka Flash 3
प्रोवाइडर	Meta	Reka AI
इनपुट	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
आउटपुट	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)
कैश रीड	$0.00700 / 1M टोकन (≈ ₹0.662)	-
वेब सर्च	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹827.20)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	65,536
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	58,982
इनपुट	text, image, video, file	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 सित॰ 2026	12 मार्च 2025

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 16.0× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ Meta: Muse Spark 1.3 Contributor टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark 1.3 Contributor के साथ $0.000700 और Reka Flash 3 के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Spark 1.3 Contributor मेटा का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। Reka Flash 3, Reka AI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 12 मार्च 2025 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट आउटपुट वाले चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए बुनियादी जनरेशन के स्तर पर वे आपके स्टैक में एक ही स्थान रखते हैं। अंतर इस बात में दिखता है कि आप उन्हें क्या दे सकते हैं, एक बार में कितना दे सकते हैं, और वे कौन से रिक्वेस्ट पैरामीटर स्वीकार करते हैं।

सबसे स्पष्ट विभाजन कॉन्टेक्स्ट और इनपुट हैंडलिंग में है। Muse Spark 1.3 Contributor 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो स्वीकार करता है, जबकि Reka Flash 3 65,536 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए मेटा मॉडल आपको लंबे दस्तावेज़ों या विस्तारित बातचीत के लिए बहुत बड़ा वर्किंग सेट देता है। Muse Spark 1.3 Contributor टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट भी लेता है, जबकि Reka Flash 3 केवल टेक्स्ट लेता है। टूल कॉलिंग पर दोनों समान नहीं हैं: Muse Spark 1.3 Contributor tools और tool_choice का समर्थन करता है, और Reka Flash 3 उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। दोनों structured outputs, reasoning और include_reasoning उजागर करते हैं, इसलिए संरचित जनरेशन और रीज़निंग ट्रेस किसी भी तरफ उपलब्ध हैं। पैरामीटर सूचियाँ अन्य जगहों पर अलग होती हैं: Reka Flash 3 frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed और stop का समर्थन करता है, जिन्हें Muse Spark 1.3 Contributor सूचीबद्ध नहीं करता, जबकि Muse Spark 1.3 Contributor repetition_penalty, reasoning_effort और response_format का समर्थन करता है, जिन्हें Reka Flash 3 सूचीबद्ध नहीं करता। कीमत पर दोनों इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए लगभग समान हैं, इसलिए लागत यहाँ निर्णायक कारक नहीं है।

अधिकांश नए काम के लिए, पहले Muse Spark 1.3 Contributor चुनें। यदि आपके कार्य में लंबी स्रोत सामग्री शामिल है, जैसे पूरा रिपॉज़िटरी, लंबा अनुबंध या कई घंटे का ट्रांसक्रिप्ट, तो बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो चंकिंग और जोड़ने की आवश्यकता को हटा देती है। यदि आपके इनपुट में स्क्रीनशॉट, डायग्राम, वीडियो फ्रेम या संलग्न फ़ाइलें शामिल हैं, तो यह दोनों में से केवल यही है जो उन्हें स्वीकार करता है। यदि आपका एप्लिकेशन एजेंटिक है और टूल कॉल पर निर्भर करता है, या आप reasoning_effort के साथ रीज़निंग की गहराई को नियंत्रित करना चाहते हैं, तो फिर यही एकमात्र विकल्प है। Reka Flash 3 एक उचित विकल्प बना रहता है जब आपका इनपुट सादा टेक्स्ट हो, आपका प्रॉम्प्ट 65,536 टोकन के भीतर आराम से फिट हो, और आप ऐसे सैंपलिंग नियंत्रण चाहते हों जो Muse Spark 1.3 Contributor उजागर नहीं करता, जैसे प्रतिलिपि योग्य रन के लिए seed, टोकन स्तर के विश्वास का निरीक्षण करने के लिए logprobs और top_logprobs, या पुनरावृत्ति को ट्यून करने के लिए frequency_penalty और presence_penalty। ये इसे मूल्यांकन हार्नेस, विश्वास रीडआउट के साथ वर्गीकरण, और छोटे टेक्स्ट रूपांतरणों के लिए चुनने के व्यावहारिक कारण हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि एंडपॉइंट OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। दोनों के बीच स्विच करना एक स्ट्रिंग परिवर्तन है: meta/muse-spark-1.3-contributor या rekaai/reka-flash-3 का उपयोग करें। रिक्वेस्ट बॉडी का आकार, messages ऐरे और रिस्पॉन्स पार्सिंग समान रहती है, इसलिए आप एक कोड पथ रख सकते हैं और प्रति रिक्वेस्ट या प्रति एनवायरनमेंट id बदल सकते हैं। ध्यान देने वाली एक बात पैरामीटर हैं: यदि आप Muse Spark 1.3 Contributor को seed या logprobs भेजते हैं, या Reka Flash 3 को tools या reasoning_effort भेजते हैं, तो कॉल वैसा व्यवहार नहीं करेगा जैसा वह दूसरे मॉडल पर करता है, इसलिए उन फ़ील्ड्स को उस मॉडल id पर गेट करें जिसे आप भेज रहे हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta/muse-spark-1.3-contributor" से "rekaai/reka-flash-3" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor विवरण और प्लेग्राउंड →Reka Flash 3 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": "rekaai/reka-flash-3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor बनाम Reka Flash 3

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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एक string से बदलें

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