Muse Spark 1.3 vs Muse Spark Open: 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 बनाम Meta: Muse Spark Open

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark 1.3 ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और Meta: Muse Spark Open ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark 1.3	Meta: Muse Spark Open
प्रोवाइडर	Meta	Meta
इनपुट	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)
आउटपुट	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)
वेब सर्च	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹827.20)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	9,43,718
इनपुट	text, image, video, file	text, image, video, file, audio
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 सित॰ 2026	15 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark 1.3 के साथ $0.01 और Meta: Muse Spark Open के साथ $0.01 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Spark 1.3 और मेटा: Muse Spark Open दोनों मेटा के टेक्स्ट जनरेशन मॉडल हैं, जो api14 पर साथ साथ served किए जाते हैं। ये एक ही मॉडल परिवार और एक ही provider साझा करते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव vendor trust या ecosystem का नहीं है, यह इस बात का है कि कौन सा variant आपके call के लिए फिट बैठता है। Muse Spark 1.3 इन दोनों में पहले वाला है, जो 2026-09-02 को रिलीज़ हुआ, जबकि Muse Spark Open बाद में, 2026-10-15 को आया।

दोनों मॉडल अपने नामों से ज़्यादा करीब हैं। दोनों text, image, video और file input स्वीकार करते हैं और दोनों केवल text लौटाते हैं, और दोनों 1,048,576 tokens का context window देते हैं, इसलिए इसमें कोई खास फर्क नहीं है कि आप उन्हें कितना feed कर सकते हैं या वे कितना पीछे देख सकते हैं। असली अंतर input modalities और tuning surface में है। Muse Spark Open साझा सेट के ऊपर audio input जोड़ता है, जिससे यह दोनों में से अकेला ऐसा बनता है जो सीधे spoken clip ले सकता है। Muse Spark Open sampling और decoding parameters का भी व्यापक सेट support करता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed और stop शामिल हैं, जबकि Muse Spark 1.3 reasoning, tools, structured outputs और सामान्य temperature तथा top_p controls पर केंद्रित एक संकीर्ण सूची देता है। अगर आपको seed के ज़रिए deterministic runs, token level log probabilities, या बारीक penalty tuning चाहिए, तो वह Muse Spark Open का क्षेत्र है। अगर आपको audio in चाहिए, तो फिर Muse Spark Open।

ज़्यादातर रोज़मर्रा के काम के लिए दोनों विनिमेय हैं। लंबे document analysis, बड़े repository पर code review, multi turn tool calling, structured JSON output और reasoning heavy prompts, इन सबको दोनों support करते हैं, और दोनों समान 1M token context लेते हैं। Muse Spark 1.3 की ओर तब जाएँ जब आपकी pipeline पहले से उसके अनुसार tuned हो और आपको audio, logprobs या seed control की ज़रूरत न हो, क्योंकि उन कामों में स्विच करने से आपको कुछ नहीं मिलता। Muse Spark Open की ओर तब जाएँ जब input में audio शामिल हो, जब आप seed के ज़रिए reproducible sampling चाहते हों, जब आप logprobs के साथ debugging कर रहे हों, या जब आप output को आकार देने के लिए अतिरिक्त penalty और min_p knobs चाहते हों। Pricing का चित्र input और output दोनों पर बराबर है, इसलिए लागत यहाँ निर्णायक कारक नहीं है; इस पृष्ठ पर live price table में मौजूदा संख्याएँ हैं।

api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि gateway OpenAI compatible chat completions shape बोलता है। आप अपने client को api14 base URL पर point करते हैं, अपना सामान्य messages array भेजते हैं, और model field को meta/muse-spark-1.3 या meta/muse-spark-open में से किसी एक पर set करते हैं। बाकी सब कुछ, आपकी API key, headers, streaming flags, tool definitions और response_format, जैसा है वैसा ही रहता है। किसी workload को एक से दूसरे पर ले जाना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जिससे commit करने से पहले अपने ही traffic पर दोनों को A/B करना सस्ता हो जाता है।

एक मामला ऐसा है जहाँ पहले वाला मॉडल अब भी बेहतर चुनाव है: अगर आपके मौजूदा prompts, evals और guardrails Muse Spark 1.3 के अनुसार बनाए और validated गए थे, और आपको audio input, seed, logprobs या अतिरिक्त penalties की ज़रूरत नहीं है, तो कोई capability gap आपको migrate करने के लिए नहीं धकेल रहा। Muse Spark 1.3 पर बने रहने से आपका behaviour स्थिर रहता है और एक ऐसे बदलाव के लिए काम कर रही pipeline को फिर से validate करने से बचा जाता है जो आपके outputs में दिखता ही नहीं।

एक string से बदलें

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

Meta: Muse Spark 1.3 विवरण और प्लेग्राउंड →Meta: Muse Spark Open 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-open",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 बनाम Meta: Muse Spark Open

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

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