inclusionAI: Ling 3.1 Flash contro Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Un confronto fianco a fianco tra inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 USD / 1M token (≈ 0,23 €)) e Meta: Muse Spark 1.2 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
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Fornitore | inclusionAI | Meta |
| Ingresso | 0,26 USD / 1M token (≈ 0,23 €) | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Uscita | 0,79 USD / 1M token (≈ 0,70 €) | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €) |
| Lettura cache | 0,05 USD / 1M token (≈ 0,05 €) | 0,00700 USD / 1M token (≈ 0,00623 €) |
| Ricerca web | - | 8,75 USD / 1K ricerche (≈ 7,79 €) |
| Finestra di contesto | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Output massimo | 262.144 | 943.718 |
| Ingresso | text | text, image, video, file |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 2 ott 2026 | 21 ago 2026 |
Differenze principali
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 25% in meno sui token di input.
- Meta: Muse Spark 1.2 Contributor costa il 11% in meno sui token di output.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000656 USD con inclusionAI: Ling 3.1 Flash e 0,000700 USD con Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
Nel dettaglio
inclusionAI: Ling 3.1 Flash è un modello testuale di inclusionAI, rilasciato il 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor è un modello testuale di Meta, rilasciato il 2026-08-21. Entrambi sono serviti tramite api14 nella categoria text, quindi a livello superficiale occupano lo stesso slot in un selettore di modelli. Le differenze emergono in ciò che ciascuno accetta come input e in come ciascuno è prezzato.
Sulle capacità, i due divergono principalmente sulle modalità. Ling 3.1 Flash accetta testo in input e restituisce testo in output. Anche Muse Spark 1.2 Contributor restituisce testo, ma accetta input di immagini, video e file insieme al testo, il che lo rende l'unico dei due in grado di guardare qualcosa di diverso da una stringa di caratteri. La lunghezza del contesto è effettivamente un pareggio: Ling 3.1 Flash elenca 1.000.000 di token e Muse Spark 1.2 Contributor elenca 1.048.576 token, una differenza abbastanza piccola da non dover guidare una decisione. Le liste di parametri si sovrappongono ampiamente, entrambi espongono tools, structured outputs, controlli di reasoning, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format e max_tokens. Ling 3.1 Flash espone inoltre frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed e stop, il che conta se ti affidi a logprobs, seeding deterministico o bias a livello di token. Muse Spark 1.2 Contributor espone reasoning_effort, che Ling 3.1 Flash non elenca.
Per scegliere tra i due, inizia dall'input. Se il tuo compito coinvolge uno screenshot, un grafico, un PDF o un fotogramma video, Muse Spark 1.2 Contributor è quello che può accettarlo, dato che Ling 3.1 Flash è solo testo. Se il tuo compito è puro testo a contesto lungo, come riassumere un grande corpus, cercare all'interno di un grande insieme di documenti o eseguire un ciclo di agente su chiamate di strumenti testuali, entrambi sono validi e le finestre di contesto sono abbastanza vicine da poter essere ignorate. In quel caso gli spareggi sono prezzo e parametri. Ling 3.1 Flash è il più economico dei due sull'input, mentre Muse Spark 1.2 Contributor è il più economico dei due sull'output, quindi la scelta migliore dipende dal tuo rapporto input/output. Un carico di lavoro che invia prompt grandi e restituisce risposte brevi propende per Ling 3.1 Flash. Un carico di lavoro con prompt piccoli e generazioni lunghe propende per Muse Spark 1.2 Contributor. Se hai bisogno di logprobs, top_logprobs, seed o logit_bias, Ling 3.1 Flash è l'unica opzione qui, dato che Muse Spark 1.2 Contributor non li elenca. Se vuoi regolare quanto sforzo di reasoning impiega il modello, Muse Spark 1.2 Contributor espone reasoning_effort e Ling 3.1 Flash no.
Chiamare uno dei due tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model all'id che desideri. L'unico cambiamento tra i due è quella stringa: usa inclusionai/ling-3.1-flash per Ling 3.1 Flash, oppure meta/muse-spark-1.2-contributor per Muse Spark 1.2 Contributor. Il corpo della tua richiesta, il tuo array di messaggi, le tue definizioni di strumenti e il parsing delle tue risposte restano come sono. Se hai già del codice scritto secondo la forma delle chat completions di OpenAI, cambiare modello è una modifica di una riga, e puoi mantenere entrambi gli id in una mappa di configurazione e instradare per richiesta senza mantenere due client.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "inclusionai/ling-3.1-flash" a "meta/muse-spark-1.2-contributor", 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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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