Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lawan Reka Flash 3
Perbandingan berdampingan Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328)) dan Reka Flash 3 (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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Penyedia | Meta | Reka AI |
| Masukan | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) |
| Keluaran | US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656) | US$0,70 / 1 jt token (≈ Rp 12.656) |
| Baca cache | US$0,00700 / 1 jt token (≈ Rp 127) | - |
| Pencarian web | US$8,75 / 1 rb pencarian (≈ Rp 158.200) | - |
| Jendela konteks | 1.048.576 | 65.536 |
| Output maks. | 943.718 | 58.982 |
| Masukan | text, image, video, file | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 2 Sep 2026 | 12 Mar 2025 |
Perbedaan utama
- Keduanya memiliki harga input yang hampir sama.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor membaca konteks 16.0× lebih banyak (1.048.576 token).
- Hanya Meta: Muse Spark 1.3 Contributor yang mendukung panggilan alat.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,000700 dengan Meta: Muse Spark 1.3 Contributor dan US$0,000700 dengan Reka Flash 3.
Lebih mendalam
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor adalah model teks dari Meta, dirilis pada 2 September 2026. Reka Flash 3 adalah model teks dari Reka AI, dirilis pada 12 Maret 2025. Keduanya disajikan melalui api14 sebagai model chat dengan output teks, sehingga pada tingkat generasi dasar keduanya menempati slot yang sama di stack Anda. Perbedaannya muncul pada apa yang bisa Anda masukkan, seberapa banyak yang bisa Anda masukkan sekaligus, dan parameter permintaan mana yang mereka terima.
Pemisahan paling jelas adalah pada konteks dan penanganan input. Muse Spark 1.3 Contributor menerima jendela konteks 1.048.576 token, sedangkan Reka Flash 3 menerima 65.536 token, sehingga model Meta memberi Anda working set yang jauh lebih besar untuk dokumen panjang atau percakapan yang diperpanjang. Muse Spark 1.3 Contributor juga menerima input teks, gambar, video dan file, sedangkan Reka Flash 3 hanya menerima teks. Pada tool calling keduanya juga tidak setara: Muse Spark 1.3 Contributor mendukung tools dan tool_choice, dan Reka Flash 3 tidak mencantumkannya. Keduanya mengekspos structured outputs, reasoning dan include_reasoning, sehingga generasi terstruktur dan jejak reasoning tersedia di kedua sisi. Daftar parameter menyimpang di tempat lain: Reka Flash 3 mendukung frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed dan stop, yang tidak dicantumkan oleh Muse Spark 1.3 Contributor, sedangkan Muse Spark 1.3 Contributor mendukung repetition_penalty, reasoning_effort dan response_format, yang tidak dicantumkan oleh Reka Flash 3. Pada harga keduanya kurang lebih sama untuk input maupun output, jadi biaya bukan faktor penentu di sini.
Untuk sebagian besar pekerjaan baru, pilih Muse Spark 1.3 Contributor terlebih dahulu. Jika tugas Anda melibatkan materi sumber yang panjang seperti repositori penuh, kontrak yang panjang atau transkrip berjam jam, jendela konteks yang lebih besar menghilangkan kebutuhan untuk memotong dan menyambung. Jika input Anda mencakup tangkapan layar, diagram, frame video atau file terlampir, ini satu satunya dari keduanya yang menerimanya. Jika aplikasi Anda bersifat agentic dan bergantung pada tool calls, atau Anda ingin mengarahkan kedalaman reasoning dengan reasoning_effort, ini lagi lagi satu satunya pilihan. Reka Flash 3 tetap menjadi pilihan yang wajar ketika input Anda adalah teks biasa, prompt Anda muat dengan nyaman di dalam 65.536 token, dan Anda menginginkan kontrol sampling yang tidak diekspos oleh Muse Spark 1.3 Contributor, seperti seed untuk eksekusi yang dapat direproduksi, logprobs dan top_logprobs untuk memeriksa keyakinan tingkat token, atau frequency_penalty dan presence_penalty untuk menyetel pengulangan. Itu adalah alasan praktis untuk memilihnya bagi harness evaluasi, klasifikasi dengan pembacaan keyakinan, dan transformasi teks pendek.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena endpoint-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien OpenAI yang sudah ada ke base URL api14, mengirim key Anda, dan mengatur field model. Beralih antara keduanya adalah perubahan satu string: gunakan meta/muse-spark-1.3-contributor atau rekaai/reka-flash-3. Bentuk body permintaan, array messages dan parsing respons tetap identik, sehingga Anda dapat mempertahankan satu jalur kode dan menukar id per permintaan atau per environment. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah parameter: jika Anda mengirim seed atau logprobs ke Muse Spark 1.3 Contributor, atau tools atau reasoning_effort ke Reka Flash 3, panggilan tidak akan berperilaku seperti pada model lainnya, jadi gerbanglah field tersebut berdasarkan model id yang Anda kirim.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "meta/muse-spark-1.3-contributor" ke "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"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