Muse Spark 1.3 vs GPT-5.4 Mini: 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 OpenAI: GPT-5.4 Mini

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark 1.3 ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और OpenAI: GPT-5.4 Mini ($2.63 / 1M टोकन (≈ ₹248.16)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark 1.3	OpenAI: GPT-5.4 Mini
प्रोवाइडर	Meta	OpenAI
इनपुट	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)	$2.63 / 1M टोकन (≈ ₹248.16)
आउटपुट	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)	$15.75 / 1M टोकन (≈ ₹1,488.96)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.26 / 1M टोकन (≈ ₹24.82)
वेब सर्च	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹827.20)	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	10,48,576	4,00,000
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	1,28,000
इनपुट	text, image, video, file	file, image, text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	2 सित॰ 2026	17 मार्च 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-5.4 Mini इनपुट tokens पर 40% सस्ता है।
Meta: Muse Spark 1.3 आउटपुट tokens पर 6% सस्ता है।
Meta: Muse Spark 1.3 2.6× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark 1.3 के साथ $0.01 और OpenAI: GPT-5.4 Mini के साथ $0.01 है।

विस्तार से

Meta: Muse Spark 1.3 Meta का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-5.4 Mini OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 17 मार्च 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से चैट मॉडल के रूप में टेक्स्ट आउटपुट के साथ परोसा जाता है, इसलिए एक डेवलपर के दृष्टिकोण से मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि वे क्या हैं, बल्कि यह है कि आपके सामने वाले काम के लिए कौन सा उपयुक्त है।

सबसे स्पष्ट विभाजन संदर्भ और इनपुट हैंडलिंग में है। Muse Spark 1.3 1,048,576 टोकन का संदर्भ स्वीकार करता है, जबकि GPT-5.4 Mini 400,000 स्वीकार करता है, इसलिए Muse Spark 1.3 काफी बड़े दायरे वाला है। Muse Spark 1.3 टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट लेता है, जबकि GPT-5.4 Mini टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट लेता है लेकिन वीडियो नहीं। टूल कॉलिंग, संरचित आउटपुट और तर्क के मामले में, दोनों में कोई सार्थक अंतर नहीं है, इसलिए आप दोनों में इन सुविधाओं पर भरोसा कर सकते हैं। पैरामीटर सतह छोटी तरीकों से भिन्न है: Muse Spark 1.3 temperature, top_p, top_k और repetition_penalty को उजागर करता है, जबकि GPT-5.4 Mini इसके बजाय seed और verbosity को उजागर करता है, और यह max_tokens के साथ max_completion_tokens का उपयोग करता है। यदि आपका कोड temperature या top_k जैसे सैंपलिंग कंट्रोल्स पर निर्भर करता है, तो यह Muse Spark 1.3 के पक्ष में एक बिंदु है; यदि यह दोहराए जाने योग्य रनों के लिए एक seed पर निर्भर करता है, तो GPT-5.4 Mini वह है जो इसे प्रदान करता है।

दिन-प्रतिदिन के काम के लिए, इस आधार पर चुनें कि आप मॉडल को क्या खिला रहे हैं और कितना। यदि आप बहुत बड़े दस्तावेजों, लंबे ट्रांसक्रिप्ट या पूरे रिपॉजिटरी का एक ही कॉल में सारांश या क्वेरी कर रहे हैं, तो Muse Spark 1.3 आपको चंक करने से पहले कहीं अधिक जगह देता है, और इसका वीडियो इनपुट का मतलब है कि आप फ्रेम खुद निकालने के बजाय सीधे वीडियो पास कर सकते हैं। यदि आपके इनपुट सामान्य आकार के प्रॉम्प्ट, चैट टर्न, स्क्रीनशॉट और संलग्न फाइलें हैं, तो GPT-5.4 Mini एक उचित डिफ़ॉल्ट है और इसका seed पैरामीटर रन में स्थिर आउटपुट चाहते हैं तो मदद करता है। लागत का अनुमान लगाने के बजाय लाइव प्राइस टेबल पर जांचना उचित है: इनपुट पर GPT-5.4 Mini दोनों में सस्ता है, जबकि आउटपुट पर Muse Spark 1.3 दोनों में सस्ता है। इसका मतलब है कि सस्ता विकल्प आपके इनपुट से आउटपुट के अनुपात पर निर्भर करता है, इसलिए एक वर्कलोड जो बहुत अधिक पढ़ता है और कम लिखता है एक दिशा की ओर झुकता है, और एक वर्कलोड जो लंबे उत्तर उत्पन्न करता है दूसरी दिशा की ओर झुकता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करने का तरीका एक जैसा काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को एक ही बेस URL पर निर्देशित करते हैं, एक ही चैट कंप्लीशन अनुरोध आकार भेजते हैं, और केवल मॉडल आईडी बदलते हैं: Muse Spark 1.3 के लिए "meta/muse-spark-1.3" और GPT-5.4 Mini के लिए "openai/gpt-5.4-mini" का उपयोग करें। आपका messages array, tool definitions, response_format और reasoning सेट अपरिवर्तित रहते हैं। एक चीज़ जिस पर ध्यान देना है वह है पैरामीटर: यदि आप temperature या top_k सेट करते हैं, तो यह Muse Spark 1.3 पर लागू होता है, और यदि आप seed या verbosity सेट करते हैं, तो यह GPT-5.4 Mini पर लागू होता है, इसलिए यदि आप एक ही कोड को दोनों पर रूट करते हैं तो उन क्षेत्रों की रक्षा करें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta/muse-spark-1.3" से "openai/gpt-5.4-mini" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Muse Spark 1.3 विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-5.4 Mini 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": "openai/gpt-5.4-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 बनाम OpenAI: GPT-5.4 Mini

स्पेसिफिकेशन

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