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Google: Gemma 4 26B A4B contro Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemma 4 26B A4B (0,24 USD / 1M token (≈ 0,21 €)) e Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Google: Gemma 4 26B A4B	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Fornitore	Google	Meta
Ingresso	0,24 USD / 1M token (≈ 0,21 €)	0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)
Uscita	0,79 USD / 1M token (≈ 0,70 €)	0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €)
Lettura cache	0,13 USD / 1M token (≈ 0,12 €)	0,00700 USD / 1M token (≈ 0,00623 €)
Ricerca web	-	8,75 USD / 1K ricerche (≈ 7,79 €)
Finestra di contesto	262.144	1.048.576
Output massimo	235.929	943.718
Ingresso	image, text, video	text, image, video, file
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	3 apr 2026	2 set 2026

Differenze principali

Google: Gemma 4 26B A4B costa il 32% in meno sui token di input.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor costa il 11% in meno sui token di output.
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor legge 4.0× più contesto (1.048.576 token).
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000630 USD con Google: Gemma 4 26B A4B e 0,000700 USD con Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.

Nel dettaglio

Google: Gemma 4 26B A4B è un modello testuale di Google, elencato con l'id modello google/gemma-4-26b-a4b-it. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor è un modello testuale di Meta, elencato con l'id modello meta/muse-spark-1.3-contributor. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat con output testuale, quindi la scelta tra loro dipende dalla dimensione del contesto, dai tipi di input, dal supporto ai parametri e dal prezzo, piuttosto che da una differenza nel tipo di output che producono.

La distinzione più netta è la lunghezza del contesto. Gemma 4 26B A4B accetta fino a 262.144 token, mentre Muse Spark 1.3 Contributor accetta fino a 1.048.576 token, quindi il modello di Meta è quello da scegliere quando una singola richiesta deve contenere una quantità molto elevata di materiale. Sulle modalità di input, Gemma 4 26B A4B accetta immagini, testo e video, e Muse Spark 1.3 Contributor accetta testo, immagini, video e file, quindi il modello di Meta aggiunge l'input da file oltre allo stesso supporto per immagini e video. Nessuno dei due modelli produce output diverso dal testo. I due espongono anche parametri di campionamento e controllo diversi: Gemma 4 26B A4B supporta un insieme più ampio che include frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs e max_completion_tokens, mentre Muse Spark 1.3 Contributor supporta un insieme più ristretto che include reasoning_effort. Se il tuo codice dipende da logprobs, logit_bias, seed o controlli espliciti delle penalità, Gemma 4 26B A4B è la scelta più sicura. Sul prezzo, Gemma 4 26B A4B è l'opzione più economica per l'input e Muse Spark 1.3 Contributor è l'opzione più economica per l'output, quindi l'equilibrio dei costi cambia in base a quanto invii rispetto a quanto generi.

Per il lavoro quotidiano in cui prompt e risposte sono di dimensioni moderate e prevalentemente testuali, Gemma 4 26B A4B è una scelta predefinita ragionevole, soprattutto se fai affidamento su logprobs, seed o parametri di penalità, o se il tuo carico di lavoro è intenso in input. Scegli Muse Spark 1.3 Contributor quando la richiesta stessa è enorme, come un lungo insieme di documenti, una trascrizione estesa o una grande base di codice, o quando devi passare un file come input insieme a testo, immagini o video. È anche la scelta migliore quando il volume di output domina la tua fattura, dato che il suo lato output è il più economico dei due. Se hai bisogno di reasoning_effort come controllo, quel parametro è elencato per il modello di Meta e non per quello di Google, il che può di per sé risolvere la decisione.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo. Entrambi sono compatibili con OpenAI, quindi punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii una richiesta di chat completions con i tuoi messaggi e imposti il campo model su google/gemma-4-26b-a4b-it o meta/muse-spark-1.3-contributor. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga a quell'id modello; la forma della richiesta, l'autenticazione e la gestione della risposta restano invariate. Controlla la tabella dei prezzi aggiornata sulla pagina prima di impegnarti, dato che i numeri lì sono attuali e questo testo non lo è.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemma-4-26b-a4b-it" a "meta/muse-spark-1.3-contributor", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Google: Gemma 4 26B A4B : dettagli e banco di prova →Meta: Muse Spark 1.3 Contributor: dettagli e banco di prova →

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-1.3-contributor",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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