inclusionAI: Ling 3.1 Flash lawan Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Perbandingan berdampingan inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$0,16 / 1 jt token (≈ Rp 2.848)) dan Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Penyedia | inclusionAI | Meta |
| Masukan | US$0,16 / 1 jt token (≈ Rp 2.848) | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) |
| Keluaran | US$0,47 / 1 jt token (≈ Rp 8.543) | US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656) |
| Baca cache | US$0,03 / 1 jt token (≈ Rp 570) | US$0,00700 / 1 jt token (≈ Rp 127) |
| Pencarian web | - | US$8,75 / 1 rb pencarian (≈ Rp 158.200) |
| Jendela konteks | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Output maks. | 262.144 | 943.718 |
| Masukan | text | text, image, video, file |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 2 Okt 2026 | 21 Agu 2026 |
Perbedaan utama
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 55% lebih murah untuk token input.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 32% lebih murah untuk token output.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,000394 dengan inclusionAI: Ling 3.1 Flash dan US$0,000700 dengan Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
Lebih mendalam
inclusionAI: Ling 3.1 Flash adalah model teks dari inclusionAI, dirilis pada 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor adalah model teks dari Meta, dirilis pada 2026-08-21. Keduanya dilayani melalui api14 di bawah kategori teks, jadi pada tingkat permukaan keduanya menempati slot yang sama di pemilih model. Perbedaannya muncul pada apa yang masing-masing terima sebagai input dan pada bagaimana masing-masing diberi harga.
Pada kapabilitas, keduanya berbeda terutama pada modalitas. Ling 3.1 Flash menerima teks dan mengembalikan teks. Muse Spark 1.2 Contributor juga mengembalikan teks, tetapi menerima input gambar, video dan file bersama teks, yang menjadikannya satu-satunya dari keduanya yang dapat melihat sesuatu selain rangkaian karakter. Panjang konteks praktis seri: Ling 3.1 Flash mencantumkan 1.000.000 token dan Muse Spark 1.2 Contributor mencantumkan 1.048.576 token, perbedaan yang cukup kecil sehingga tidak seharusnya menjadi dasar keputusan. Daftar parameternya banyak bertumpang tindih, keduanya mengekspos tools, structured outputs, kontrol reasoning, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format dan max_tokens. Ling 3.1 Flash juga mengekspos frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed dan stop, yang penting jika Anda mengandalkan logprobs, seeding deterministik atau bias tingkat token. Muse Spark 1.2 Contributor mengekspos reasoning_effort, yang tidak dicantumkan oleh Ling 3.1 Flash.
Untuk memilih di antara keduanya, mulailah dari input. Jika tugas Anda melibatkan screenshot, grafik, PDF atau frame video, Muse Spark 1.2 Contributor adalah yang dapat menerimanya, karena Ling 3.1 Flash hanya teks. Jika tugas Anda murni teks pada konteks panjang, seperti merangkum korpus besar, mencari di seluruh kumpulan dokumen besar atau menjalankan loop agen atas panggilan tool teks, keduanya layak dan jendela konteksnya cukup dekat untuk diabaikan. Dalam hal itu, penentu akhirnya adalah harga dan parameter. Ling 3.1 Flash lebih murah dari keduanya pada input, sedangkan Muse Spark 1.2 Contributor lebih murah dari keduanya pada output, jadi pilihan yang lebih baik bergantung pada rasio input terhadap output Anda. Beban kerja yang mengirim prompt besar dan mengembalikan jawaban pendek cenderung ke Ling 3.1 Flash. Beban kerja dengan prompt kecil dan generasi panjang cenderung ke Muse Spark 1.2 Contributor. Jika Anda memerlukan logprobs, top_logprobs, seed atau logit_bias, Ling 3.1 Flash adalah satu-satunya opsi di sini, karena Muse Spark 1.2 Contributor tidak mencantumkannya. Jika Anda ingin menyetel seberapa besar usaha reasoning yang dikeluarkan model, Muse Spark 1.2 Contributor mengekspos reasoning_effort dan Ling 3.1 Flash tidak.
Memanggil salah satu dari keduanya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena gateway tersebut kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien yang sudah ada ke base URL api14, mengirim key Anda, dan mengatur field model ke id yang Anda inginkan. Satu-satunya perubahan antara keduanya adalah string itu: gunakan inclusionai/ling-3.1-flash untuk Ling 3.1 Flash, atau meta/muse-spark-1.2-contributor untuk Muse Spark 1.2 Contributor. Body request Anda, array messages Anda, definisi tool Anda dan parsing respons Anda tetap seperti semula. Jika Anda sudah memiliki kode yang ditulis terhadap bentuk chat completions OpenAI, mengganti model adalah edit satu baris, dan Anda dapat menyimpan kedua id dalam peta konfigurasi dan merutekan per request tanpa memelihara dua klien.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "inclusionai/ling-3.1-flash" ke "meta/muse-spark-1.2-contributor", 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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4