AionLabs: Aion-2.0 lawan inclusionAI: Ling 3.0 Flash
Perbandingan berdampingan AionLabs: Aion-2.0 (US$2,80 / 1 jt token) dan inclusionAI: Ling 3.0 Flash (US$0,07 / 1 jt token) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| AionLabs: Aion-2.0 | inclusionAI: Ling 3.0 Flash | |
|---|---|---|
| Penyedia | AionLabs | inclusionAI |
| Masukan | US$2,80 / 1 jt token | US$0,07 / 1 jt token |
| Keluaran | US$5,60 / 1 jt token | US$0,22 / 1 jt token |
| Baca cache | US$0,70 / 1 jt token | US$0,01 / 1 jt token |
| Jendela konteks | 131.072 | 262.144 |
| Output maks. | 32.768 | 32.768 |
| Masukan | text | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 23 Feb 2026 | 23 Jul 2026 |
Perbedaan utama
- inclusionAI: Ling 3.0 Flash 97% lebih murah untuk token input.
- inclusionAI: Ling 3.0 Flash 96% lebih murah untuk token output.
- inclusionAI: Ling 3.0 Flash membaca konteks 2.0× lebih banyak (262.144 token).
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00560 dengan AionLabs: Aion-2.0 dan US$0,000184 dengan inclusionAI: Ling 3.0 Flash.
Lebih mendalam
AionLabs: Aion-2.0 adalah model teks dari AionLabs, dirilis pada 2026-02-23. inclusionAI: Ling 3.0 Flash adalah model teks dari inclusionAI, dirilis pada 2026-07-23. Keduanya adalah model text-in, text-out, jadi tidak ada yang menerima gambar, audio, atau input non-teks lainnya, dan tidak ada yang menghasilkan apa pun selain teks. Pilihan di antara keduanya karena itu bermuara pada ukuran konteks, dukungan parameter, dan harga, bukan pada cakupan modalitas, karena pada modalitas keduanya identik.
Perbedaan kemampuan yang paling jelas adalah panjang konteks. Ling 3.0 Flash mendukung 262144 token konteks, dua kali lipat dari 131072 token yang ditawarkan Aion-2.0, jadi Ling 3.0 Flash adalah model yang harus dipilih ketika satu permintaan harus membawa dokumen yang sangat besar, riwayat percakapan yang panjang, atau korpus hasil retrieval yang besar. Ling 3.0 Flash juga mengekspos kumpulan parameter sampling dan decoding yang lebih luas, termasuk frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, seed, dan stop, bersama dengan temperature, top_p, max_tokens, response_format, tool_choice, tools, reasoning, dan include_reasoning yang lebih umum. Aion-2.0 mendukung kumpulan yang lebih kecil: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, dan top_p. Kedua model mendukung tool calling dan structured output melalui response_format, dan keduanya mengekspos kontrol reasoning, jadi tidak ada kategori di mana yang satu memiliki tools, structured output, atau reasoning dan yang lain tidak. Perbedaannya terletak pada seberapa halus Anda dapat mengarahkan generasi, bukan pada apakah fitur intinya ada.
Untuk pekerjaan sehari-hari, pembagian praktis mengikuti fakta-fakta tersebut. Jika Anda membangun agen yang memanggil tools, mengembalikan JSON, dan membutuhkan sampling yang deterministik serta dapat direproduksi, Ling 3.0 Flash memberi Anda parameter seed dan keluarga penalty serta logprob, yang memudahkan untuk memastikan perilaku tetap konsisten di berbagai eksekusi. Jika prompt Anda pendek hingga sedang dan Anda sebagian besar membutuhkan reasoning plus tool calls dengan biaya yang dapat diprediksi, Aion-2.0 mencakup itu dengan lebih sedikit knob yang perlu dikonfigurasi. Ketika input Anda rutin melewati sekitar 131072 token, Aion-2.0 tidak dapat menampungnya dalam satu permintaan sama sekali, jadi Ling 3.0 Flash adalah satu-satunya opsi di antara keduanya. Dari segi harga, Ling 3.0 Flash adalah model yang lebih murah untuk input maupun output, jadi untuk beban kerja bervolume tinggi di mana konteksnya cocok dengan salah satu model, ini adalah pilihan dengan biaya lebih rendah.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien OpenAI yang sudah ada ke base URL api14, mengirim key Anda, dan mengatur field model ke id yang Anda inginkan. Untuk menggunakan AionLabs, atur model ke "aion-labs/aion-2.0"; untuk menggunakan inclusionAI, atur ke "inclusionai/ling-3.0-flash". Tidak ada hal lain dalam permintaan yang harus berubah untuk chat completion dasar: array messages, struktur role, dan bentuk responsnya sama. Jika Anda mengandalkan parameter di luar daftar yang didukung suatu model, seperti seed atau logit_bias, parameter tersebut berlaku untuk Ling 3.0 Flash tetapi tidak untuk Aion-2.0, jadi ingatlah itu saat Anda menukar id.
Masih ada kasus di mana Aion-2.0 adalah pilihan yang lebih baik. Jika beban kerja Anda sudah disesuaikan dengan kumpulan parameternya, atau Anda hanya menginginkan permukaan opsi yang lebih kecil dan lebih terfokus, model ini melakukan tugasnya dan jendela konteksnya lebih dari cukup untuk prompt chat, peringkasan, dan tool-calling yang umum. Karena kedua model hanya teks dan keduanya mendukung tools, structured output, dan reasoning, beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris, jadi Anda dapat merutekan lalu lintas berkonteks panjang dan sensitif biaya ke Ling 3.0 Flash dan menyimpan Aion-2.0 untuk sisanya.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "aion-labs/aion-2.0" ke "inclusionai/ling-3.0-flash", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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": "inclusionai/ling-3.0-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Perbandingan lainnya
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 lawan Elorian: Glimpse
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 lawan MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 lawan MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 lawan Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- Elorian: Glimpse lawan MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- Elorian: Glimpse lawan MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- Elorian: Glimpse lawan Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash lawan MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro