Muse Wonder vs Extract: 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 Wonder बनाम ScaleDown: Extract

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Wonder ($14.00 / 1M टोकन (≈ ₹1,323.52)) और ScaleDown: Extract ($0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Wonder	ScaleDown: Extract
प्रोवाइडर	Meta	ScaleDown
इनपुट	$14.00 / 1M टोकन (≈ ₹1,323.52)	$0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)
आउटपुट	$70.00 / 1M टोकन (≈ ₹6,617.59)	-
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)	-
वेब सर्च	$8.75 / 1K सर्च (≈ ₹827.20)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	9,00,000
इनपुट	text, image, video, file, audio	text, image, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	12 अक्टू॰ 2026	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

ScaleDown: Extract इनपुट tokens पर 99% सस्ता है।
सिर्फ Meta: Muse Wonder टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ Meta: Muse Wonder संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ Meta: Muse Wonder reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Muse Wonder के साथ $0.05 और ScaleDown: Extract के साथ $0.000140 है।

विस्तार से

मेटा: Muse Wonder, Meta का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी meta/muse-wonder के तहत सूचीबद्ध है। ScaleDown: Extract, ScaleDown का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो scaledown/extract के तहत सूचीबद्ध है। दोनों टेक्स्ट-इन, टेक्स्ट-आउट मॉडल हैं इस अर्थ में कि उनकी आउटपुट मोडैलिटी केवल टेक्स्ट है, और दोनों अक्टूबर 2026 में एक दिन के भीतर जारी किए गए थे, इसलिए इनमें से कोई भी ऐसा लीगेसी विकल्प नहीं है जिसके इर्द-गिर्द आपको काम करना पड़े। दिलचस्प अंतर इस बात में है कि वे इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करते हैं और आप उनसे क्या करने को कह सकते हैं।

Muse Wonder इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइल और ऑडियो लेता है, जबकि Extract टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल लेता है। इसलिए यदि आपकी पाइपलाइन में ऑडियो या वीडियो शामिल है, तो Muse Wonder वह है जो उस सामग्री को सीधे देख सकता है। कॉन्टेक्स्ट लंबाई इतनी करीब है कि उसे आपके निर्णय को प्रभावित नहीं करना चाहिए: Muse Wonder 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध करता है और Extract 1,000,000 सूचीबद्ध करता है, और गुणात्मक तुलना कॉन्टेक्स्ट अंतर को अर्थपूर्ण नहीं मानती। बड़ा अंतर समर्थित पैरामीटर में है। Muse Wonder, tools और tool_choice, structured_outputs और response_format, तथा reasoning परिवार (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) को उजागर करता है, साथ ही temperature, top_p, top_k और repetition_penalty जैसे सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण भी। Extract केवल max_tokens का समर्थन करता है। इसका मतलब है कि फ़ंक्शन कॉलिंग, लागू किए गए JSON स्कीमा या स्पष्ट reasoning नियंत्रण से जुड़ा कोई भी काम Muse Wonder को जाना चाहिए, क्योंकि Extract आपको इसके लिए कोई लीवर नहीं देता।

रोज़मर्रा के काम के लिए, इस आधार पर चुनें कि कार्य को वास्तव में क्या चाहिए। यदि आप दस्तावेज़ों, इमेज या सादे टेक्स्ट से फ़ील्ड निकाल रहे हैं और आपको बस उत्तर वापस चाहिए, तो Extract सस्ता इनपुट विकल्प है और उसकी संकीर्ण पैरामीटर सतह कोई कमी नहीं है, क्योंकि आप वैसे भी केवल max_tokens सेट करने वाले थे। यदि आपको मॉडल से टूल कॉल कराने, स्कीमा-अनुरूप ऑब्जेक्ट लौटाने, या किसी कठिन समस्या पर जानबूझकर reasoning प्रयास खर्च कराने की आवश्यकता है, तो इन दोनों में से केवल Muse Wonder ही इसका समर्थन करता है। यही बात तब भी लागू होती है जब आपके इनपुट में ऑडियो या वीडियो शामिल हो, जिसे Extract स्वीकार नहीं करता। लंबे मिश्रित-मीडिया विश्लेषण के लिए जहाँ आप अंत में संरचित आउटपुट भी चाहते हैं, Muse Wonder एक ही कॉल में पूरा रास्ता कवर करता है।

api14 के माध्यम से इनमें से किसी एक को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य chat completions अनुरोध भेजते हैं, और केवल model फ़ील्ड बदलते हैं: meta/muse-wonder या scaledown/extract। आपकी संदेश संरचना, आपका auth हेडर और आपका प्रतिक्रिया पार्सिंग जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। ध्यान देने वाली एक बात पैरामीटर हैं: यदि आप Muse Wonder से Extract पर स्विच करते हैं, तो max_tokens के अलावा सब कुछ हटा दें, क्योंकि Extract temperature, tools या response_format के लिए समर्थन सूचीबद्ध नहीं करता। दूसरी दिशा में जाते समय, आप उन फ़ील्ड्स का तुरंत उपयोग शुरू कर सकते हैं।

Muse Wonder उपलब्ध होने पर भी Extract के लिए एक मामला बचता है। जब काम सीधा-सादा टेक्स्ट, इमेज या फ़ाइल निष्कर्षण हो और आपको tools, संरचित आउटपुट या reasoning नियंत्रण की आवश्यकता न हो, तो Extract सस्ता इनपुट मॉडल है और ऐसी क्षमता के लिए भुगतान करने का कोई कारण नहीं है जिसे आप कॉल नहीं करेंगे। Muse Wonder की ओर तब बढ़ें जब कार्य को पढ़ने और उत्तर देने के एक ही पास से अधिक की आवश्यकता हो।

एक string से बदलें

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

Meta: Muse Wonder विवरण और प्लेग्राउंड →ScaleDown: Extract 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": "scaledown/extract",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Wonder बनाम ScaleDown: Extract

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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