inclusionAI: Ling 3.1 Flash contro Reka Flash 3
Un confronto fianco a fianco tra inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,26 USD / 1M token (≈ 0,23 €)) e Reka Flash 3 (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 | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Fornitore | inclusionAI | Reka AI |
| 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 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.000.000 | 65.536 |
| Output massimo | 262.144 | 58.982 |
| Ingresso | text | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 2 ott 2026 | 12 mar 2025 |
Differenze principali
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash costa il 25% in meno sui token di input.
- Reka Flash 3 costa il 11% in meno sui token di output.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash legge 15.3× più contesto (1.000.000 token).
- Solo inclusionAI: Ling 3.1 Flash supporta chiamata di strumenti.
- 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 Reka Flash 3.
Nel dettaglio
inclusionAI: Ling 3.1 Flash è un modello testuale di inclusionAI, rilasciato il 2026-10-02. Reka Flash 3 è un modello testuale di Reka AI, rilasciato il 2025-03-12. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat con input testuale e output testuale, quindi nessuno dei due gestisce immagini, audio o altre modalità non testuali. La principale differenza strutturale tra loro è la scala: Ling 3.1 Flash ha una finestra di contesto di 1.000.000 di token, mentre Reka Flash 3 ha una finestra di contesto di 65.536 token.
Questo divario nella lunghezza del contesto è la differenza di capacità più evidente. Ling 3.1 Flash può contenere circa quindici volte più testo in una singola richiesta, il che conta per documenti lunghi, grandi basi di codice, trascrizioni estese o esecuzioni di agenti multi passo in cui si vuole mantenere l'intera cronologia in una sola chiamata. Reka Flash 3 è costruito attorno a input più brevi. Sui parametri, Ling 3.1 Flash ne supporta un insieme più ampio, tra cui tools e tool_choice, logit_bias, min_p e repetition_penalty, nessuno dei quali compare nella lista di Reka Flash 3. Entrambi i modelli supportano reasoning e include_reasoning, structured_outputs, response_format sul lato Ling, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs e top_logprobs, quindi il campionamento di base e la generazione strutturata sono disponibili su entrambi. La chiamata di strumenti è la linea di demarcazione pratica: solo Ling 3.1 Flash elenca tools e tool_choice, quindi se la tua applicazione necessita di function calling, quello è il modello da usare.
Per il lavoro quotidiano, scegli in base alla forma della richiesta piuttosto che a dichiarazioni di qualità grezza. Se stai riassumendo un contratto lungo, cercando all'interno di un grande repository o eseguendo un agente che accumula contesto su molti turni, Ling 3.1 Flash è la scelta naturale perché la finestra di 1.000.000 di token mantiene tutto in un unico prompt e il suo supporto agli strumenti si adatta ai cicli degli agenti. Se i tuoi prompt sono brevi, come classificazione, estrazione, riscrittura di un paragrafo o una domanda a turno singolo con una quantità modesta di testo di riferimento, Reka Flash 3 è una scelta ragionevole e il suo prezzo di output è il più economico dei due. Sul prezzo di input Ling 3.1 Flash è il lato più economico, quindi i carichi di lavoro pesanti sull'input che rientrano nei 65.536 token possono comunque propendere per Ling 3.1 Flash sul costo, mentre i carichi di lavoro pesanti sull'output favoriscono Reka Flash 3. Controlla la tabella dei prezzi aggiornata su questa pagina per i numeri effettivi prima di impegnarti.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta standard di chat completions con il tuo array di messaggi e imposti il campo model. L'unico cambiamento tra i due è quella stringa: usa inclusionai/ling-3.1-flash per Ling 3.1 Flash e rekaai/reka-flash-3 per Reka Flash 3. Il tuo codice esistente dell'SDK OpenAI, la forma della richiesta e l'analisi della risposta restano come sono, quindi passare da uno all'altro è una modifica di una riga e puoi indirizzare richieste diverse a modelli diversi dallo stesso codice.
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 "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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