Muse Spark Open vs Beam 1.0 501B A23B: 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 Open बनाम Reflection: Beam 1.0 501B A23B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Spark Open ($4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)) और Reflection: Beam 1.0 501B A23B ($1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Spark Open	Reflection: Beam 1.0 501B A23B
प्रोवाइडर	Meta	Reflection
इनपुट	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)	$1.05 / 1M टोकन (≈ ₹99.26)
आउटपुट	$14.88 / 1M टोकन (≈ ₹1,406.24)	$3.50 / 1M टोकन (≈ ₹330.88)
कैश रीड	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.63)	$0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,48,576
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	9,43,718
इनपुट	text, image, video, file, audio	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	15 अक्टू॰ 2026	16 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Reflection: Beam 1.0 501B A23B इनपुट tokens पर 76% सस्ता है।
Reflection: Beam 1.0 501B A23B आउटपुट tokens पर 76% सस्ता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Spark Open के साथ $0.01 और Reflection: Beam 1.0 501B A23B के साथ $0.00280 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Spark Open, Meta का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 15 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। Reflection: Beam 1.0 501B A23B, Reflection का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो अगले दिन, 16 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से एक ही टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत परोसा जाता है, और दोनों समर्थित पैरामीटर की एक ही लंबी सूची उजागर करते हैं, इसलिए इंटीग्रेशन की दृष्टि से वे कागज़ पर बहुत समान दिखते हैं। दोनों प्रदाताओं के बीच मुख्य संरचनात्मक अंतर यह है कि Meta का मॉडल इनपुट के रूप में केवल टेक्स्ट से अधिक स्वीकार करता है, जबकि Reflection का मॉडल केवल टेक्स्ट है।

यह इनपुट अंतर सबसे स्पष्ट विभाजन है। Muse Spark Open टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो इनपुट स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। Beam 1.0 501B A23B केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। दोनों 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट लंबाई सूचीबद्ध करते हैं, इसलिए आप इनमें से किसी एक को कितना फ़ीड कर सकते हैं, इसमें कोई सार्थक अंतर नहीं है; गुणात्मक तुलना बड़े कॉन्टेक्स्ट को सार्थक रूप से भिन्न नहीं मानती। किसी भी मॉडल को टूल्स, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या रीज़निंग का समर्थन करने वाला एकमात्र मॉडल नहीं बताया गया है, इसलिए दिए गए तथ्यों तक ये क्षमताएँ प्रभावी रूप से बराबरी की हैं। कीमत पर, Beam 1.0 501B A23B इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता विकल्प है, हालाँकि इस पृष्ठ की लाइव मूल्य तालिका में सटीक संख्याएँ हैं।

कार्य चयन के लिए, निर्णायक कारक यह है कि आपको अंदर क्या भेजना है। यदि आपका वर्कलोड शुद्ध टेक्स्ट है (चैट, सारांशीकरण, कोड, निष्कर्षण, टेक्स्टुअल डेटा पर टूल कॉलिंग), तो Beam 1.0 501B A23B स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है क्योंकि यह दोनों में से सस्ता है और आपको वही कॉन्टेक्स्ट विंडो और वही पैरामीटर सतह देता है। यदि आपके इनपुट में इमेज, वीडियो, ऑडियो या फ़ाइलें शामिल हैं, तो Muse Spark Open को कॉल करना है, क्योंकि Beam 1.0 501B A23B उन मोडैलिटीज़ को बिल्कुल स्वीकार नहीं करता। एक मिश्रित पाइपलाइन जो कभी-कभी स्क्रीनशॉट या रिकॉर्डिंग संलग्न करती है, उसे ब्रांच करने के बजाय Muse Spark Open पर मानकीकृत होना चाहिए, जब तक कि केवल टेक्स्ट वाला पथ इतना सामान्य न हो कि मूल्य अंतर सुविधा से अधिक मायने रखता हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को उसी बेस URL पर इंगित करते हैं, वही रिक्वेस्ट बॉडी आकार भेजते हैं (messages, temperature, max_tokens, tools, response_format इत्यादि), और उसी कुंजी से प्रमाणित करते हैं। दोनों के बीच केवल एक चीज़ बदलती है: मॉडल आईडी स्ट्रिंग: Meta के मॉडल के लिए "meta/muse-spark-open" और Reflection के लिए "reflection/beam-1.0-501b-a23b" उपयोग करें। आपके कोड में बाकी सब कुछ, जिसमें स्ट्रीमिंग, रीट्राइज़ और एरर हैंडलिंग शामिल हैं, समान रह सकता है, जो स्विचिंग या A/B परीक्षण को एक पंक्ति का बदलाव बनाता है।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ केवल टेक्स्ट वाला मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प है, भले ही आपकी मल्टीमॉडल आवश्यकताएँ कहीं और हों: जब कार्य विशुद्ध रूप से टेक्स्टुअल और लागत के प्रति संवेदनशील हो, तो Beam 1.0 501B A23B इनपुट और आउटपुट दोनों मूल्य निर्धारण पर जीतता है, साथ ही कॉन्टेक्स्ट लंबाई और पैरामीटर समर्थन से मेल खाता है। Muse Spark Open केवल तब आवश्यक हो जाता है जब किसी इमेज, वीडियो, ऑडियो क्लिप या फ़ाइल को प्रॉम्प्ट में डालना पड़े।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta/muse-spark-open" से "reflection/beam-1.0-501b-a23b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Muse Spark Open विवरण और प्लेग्राउंड →Reflection: Beam 1.0 501B A23B 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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark Open बनाम Reflection: Beam 1.0 501B A23B

स्पेसिफिकेशन

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