ByteDance: UI-TARS 7B contro inclusionAI: Ling 3.1 Flash
Un confronto fianco a fianco tra ByteDance: UI-TARS 7B (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) e inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 USD / 1M token (≈ 0,14 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| ByteDance: UI-TARS 7B | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | |
|---|---|---|
| Fornitore | ByteDance | inclusionAI |
| Ingresso | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,16 USD / 1M token (≈ 0,14 €) |
| Uscita | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €) | 0,47 USD / 1M token (≈ 0,42 €) |
| Lettura cache | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,03 USD / 1M token (≈ 0,03 €) |
| Finestra di contesto | 128.000 | 1.000.000 |
| Output massimo | 2048 | 262.144 |
| Ingresso | image, text | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 22 lug 2025 | 2 ott 2026 |
Differenze principali
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 55% in meno sui token di input.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 32% in meno sui token di output.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash legge 7.8× più contesto (1.000.000 token).
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash supporta chiamata di strumenti.
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000700 USD con ByteDance: UI-TARS 7B e 0,000394 USD con inclusionAI: Ling 3.1 Flash.
Nel dettaglio
ByteDance: UI-TARS 7B è un modello con output testuale di ByteDance, rilasciato il 2025-07-22. Accetta sia immagini che testo come input, il che lo colloca nel piccolo gruppo di modelli che possono esaminare uno screenshot o un'immagine insieme a un prompt. inclusionAI: Ling 3.1 Flash proviene da inclusionAI, rilasciato il 2026-10-02, ed è un modello text-in, text-out. Entrambi sono elencati su api14 nella categoria text, quindi nessuno dei due è un endpoint dedicato di embedding o di generazione di immagini.
La divisione più chiara tra loro è contesto e modalità. Ling 3.1 Flash ha una finestra di contesto di 1.000.000 di token, molto più ampia dei 128.000 token offerti da UI-TARS 7B, quindi Ling è quello da scegliere quando devi inserire documenti molto lunghi o lunghe cronologie di conversazione in una singola chiamata. UI-TARS 7B è l'unico dei due che accetta input di immagini, quindi qualsiasi attività che coinvolga materiale visivo deve andare a lui. Sul fronte del tooling, Ling 3.1 Flash è l'unico che espone tools e tool_choice, ed è anche l'unico che espone reasoning e include_reasoning, quindi i flussi di lavoro in stile agente e il controllo esplicito del reasoning appartengono a Ling. Entrambi supportano structured_outputs, quindi questa capacità non li separa. Sul prezzo, Ling 3.1 Flash è l'opzione più economica per i token di input, mentre UI-TARS 7B è l'opzione più economica per i token di output, quindi il quadro dei costi dipende dalla forma del tuo traffico.
Per la selezione pratica, parti dall'input. Se la tua richiesta include un'immagine, UI-TARS 7B è la scelta, dato che Ling 3.1 Flash non può accettarne una. Se la tua richiesta è puro testo e lunga, Ling 3.1 Flash è la scelta, perché la sua finestra di contesto è circa otto volte più grande e non troncherà un documento di grandi dimensioni come farebbe UI-TARS 7B. Se hai bisogno che il modello chiami funzioni o strumenti, o vuoi che venga mostrato l'output di reasoning, Ling 3.1 Flash è di nuovo la scelta, dato che UI-TARS 7B non espone quei parametri. Se il tuo carico di lavoro è fatto di prompt testuali brevi con risposte generate lunghe, UI-TARS 7B ha il lato output più economico, il che può contare più del lato input a seconda del tuo rapporto tra generazione e prompt. Entrambi accettano temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs e top_logprobs, quindi i controlli di campionamento e di log-probability sono disponibili su entrambi.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 usa la stessa superficie compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model all'id che vuoi. Per UI-TARS 7B quell'id è "bytedance/ui-tars-1.5-7b"; per Ling 3.1 Flash è "inclusionai/ling-3.1-flash". La forma del corpo della richiesta resta la stessa, e passare dall'uno all'altro è un cambiamento di una riga alla stringa del model. L'avvertenza principale è che i parametri non sono identici tra i due: se invii tools o reasoning a UI-TARS 7B, o un'immagine a Ling 3.1 Flash, la chiamata non si comporterà come farebbe sull'altro modello, quindi mantieni il tuo request builder consapevole di quale id è in gioco.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "bytedance/ui-tars-1.5-7b" a "inclusionai/ling-3.1-flash", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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-3.1-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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