Muse Spark 1.3 vs Mistral Large 4: 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 Mistral: Mistral Large 4

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark 1.3 ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और Mistral: Mistral Large 4 ($2.45 / 1M टोकन (≈ ₹231.62)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark 1.3	Mistral: Mistral Large 4
प्रोवाइडर	Meta	Mistral
इनपुट	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)	$2.45 / 1M टोकन (≈ ₹231.62)
आउटपुट	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)	$7.35 / 1M टोकन (≈ ₹694.85)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.25 / 1M टोकन (≈ ₹23.16)
वेब सर्च	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹827.20)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	2,62,144
इनपुट	text, image, video, file	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 सित॰ 2026	6 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Mistral: Mistral Large 4 इनपुट tokens पर 44% सस्ता है।
Mistral: Mistral Large 4 आउटपुट tokens पर 51% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark 1.3 के साथ $0.01 और Mistral: Mistral Large 4 के साथ $0.00613 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Spark 1.3 मेटा का एक टेक्स्ट मॉडल है, और Mistral: Mistral Large 4 मिस्ट्रल का एक टेक्स्ट मॉडल है। दोनों api14 पर चैट मॉडल के रूप में एकल टेक्स्ट आउटपुट के साथ सेव किए जाते हैं, इसलिए बाहर से वे समान दिखते हैं: आप एक अनुरोध भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। डेवलपर के लिए जो अंतर मायने रखते हैं, वे इस बात में हैं कि आप उन्हें क्या खिला सकते हैं, वे कौन से सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर स्वीकार करते हैं, और किसे चलाने में कम खर्च आता है।

दोनों मॉडल 1048576 टोकन की समान कॉन्टेक्स्ट लंबाई साझा करते हैं, इसलिए एक ही अनुरोध में आप कितना डाल सकते हैं, इस पर किसी को भी बढ़त नहीं है। जहां वे अलग होते हैं, वह इनपुट मोडैलिटी है। Muse Spark 1.3 टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, जबकि Mistral Large 4 केवल टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है। यदि आपकी पाइपलाइन को किसी मॉडल को सीधे वीडियो या दस्तावेज़ फ़ाइल सौंपनी हो, तो Muse Spark 1.3 वह है जो इसे ले सकता है। उनके पैरामीटर सतह भी भिन्न हैं। Muse Spark 1.3 include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k और सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण प्रदर्शित करता है। Mistral Large 4 reasoning नियंत्रण भी प्रदर्शित करता है, साथ ही frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs और top_logprobs भी। इसलिए यदि आप seed के माध्यम से नियतात्मक रन चाहते हैं, या स्कोरिंग और डिबगिंग के लिए टोकन स्तर की लॉग प्रायिकताएं चाहते हैं, तो Mistral Large 4 आपको ये देता है और Muse Spark 1.3 नहीं देता। दोनों tools, tool_choice, structured_outputs और response_format का समर्थन करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON आकार का आउटपुट किसी पर भी उपलब्ध है।

कार्य चयन के लिए, इनपुट पक्ष से शुरू करें। यदि आपका वर्कलोड केवल टेक्स्ट है, या टेक्स्ट प्लस इमेज है, तो दोनों मॉडल व्यवहार्य हैं और निर्णायक कारक लागत और अतिरिक्त नियंत्रण बन जाते हैं। Mistral Large 4 इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, इसलिए उच्च मात्रा वाले टेक्स्ट या इमेज वर्कलोड के लिए जहां आपको वीडियो या फ़ाइल इनपुट की आवश्यकता नहीं है, यह अधिक किफायती डिफ़ॉल्ट है। Muse Spark 1.3 की ओर तब रुख करें जब अनुरोध में ही वीडियो या कोई फ़ाइल हो जिसे आप पहले टेक्स्ट में बदलना नहीं चाहते, क्योंकि यह एक ऐसी क्षमता है जो Mistral Large 4 सूचीबद्ध नहीं करता। यदि आपको रैंकिंग, विश्वास अनुमान या मूल्यांकन हार्नेस के लिए logprobs या top_logprobs चाहिए, या प्रतिलिपि योग्य सैंपलिंग के लिए seed चाहिए, तो कीमत की परवाह किए बिना Mistral Large 4 बेहतर फिट है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, अपनी कुंजी भेजें, और model फ़ील्ड सेट करें। दोनों के बीच एकमात्र परिवर्तन वह स्ट्रिंग है: Muse Spark 1.3 के लिए meta/muse-spark-1.3 और Mistral Large 4 के लिए mistralai/mistral-large-4-0 उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, tools, response_format, max_tokens, जहां है वहीं रहता है। यह स्विचिंग को परखने के लिए सस्ता बनाता है: एक ही प्रॉम्प्ट दोनों आईडी के विरुद्ध चलाएं, अपने स्वयं के डेटा पर आउटपुट की तुलना करें, और जो कार्य के लिए बेहतर व्यवहार करे उसे रखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां महंगा मॉडल सही चुनाव है। यदि आपके इनपुट में वीडियो या फ़ाइल अटैचमेंट शामिल है, तो Mistral Large 4 इसे स्वीकार नहीं कर सकता, इसलिए दोनों के बीच Muse Spark 1.3 ही एकमात्र विकल्प है। यही बात तब भी लागू होती है जब आप विशेष रूप से अपने सैंपलिंग सेटअप में top_k या repetition_penalty चाहते हैं, क्योंकि वे Muse Spark 1.3 पर दिखाई देते हैं और Mistral Large 4 पर नहीं। उन मामलों के बाहर, व्यापक पैरामीटर सेट वाला सस्ता मॉडल आमतौर पर समझदार शुरुआती बिंदु होता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta/muse-spark-1.3" से "mistralai/mistral-large-4-0" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Muse Spark 1.3 विवरण और प्लेग्राउंड →Mistral: Mistral Large 4 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": "mistralai/mistral-large-4-0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 बनाम Mistral: Mistral Large 4

स्पेसिफिकेशन

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