Meta: Muse Spark 1.3 Contributor contro Reka Flash 3
Un confronto fianco a fianco tra Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €)) 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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Fornitore | Meta | Reka AI |
| Ingresso | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Uscita | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €) | 0,70 USD / 1M token (≈ 0,62 €) |
| Lettura cache | 0,00700 USD / 1M token (≈ 0,00623 €) | - |
| Ricerca web | 8,75 USD / 1K ricerche (≈ 7,79 €) | - |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 65.536 |
| Output massimo | 943.718 | 58.982 |
| Ingresso | text, image, video, file | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 2 set 2026 | 12 mar 2025 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor legge 16.0× più contesto (1.048.576 token).
- Solo Meta: Muse Spark 1.3 Contributor supporta chiamata di strumenti.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000700 USD con Meta: Muse Spark 1.3 Contributor e 0,000700 USD con Reka Flash 3.
Nel dettaglio
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor è un modello testuale di Meta, rilasciato il 2 settembre 2026. Reka Flash 3 è un modello testuale di Reka AI, rilasciato il 12 marzo 2025. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat con output testuale, quindi a livello di generazione di base occupano lo stesso slot nel tuo stack. Le differenze emergono in ciò che puoi fornire loro, quanto puoi fornirne alla volta e quali parametri di richiesta accettano.
La divisione più chiara riguarda il contesto e la gestione dell'input. Muse Spark 1.3 Contributor accetta una finestra di contesto di 1.048.576 token, mentre Reka Flash 3 accetta 65.536 token, quindi il modello Meta ti offre un insieme di lavoro molto più ampio per documenti lunghi o conversazioni estese. Muse Spark 1.3 Contributor accetta anche input di testo, immagini, video e file, mentre Reka Flash 3 accetta solo testo. Anche sul tool calling i due non sono equivalenti: Muse Spark 1.3 Contributor supporta tools e tool_choice, mentre Reka Flash 3 non li elenca. Entrambi espongono structured outputs, reasoning e include_reasoning, quindi la generazione strutturata e le tracce di reasoning sono disponibili su entrambi i lati. Gli elenchi di parametri divergono altrove: Reka Flash 3 supporta frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed e stop, che Muse Spark 1.3 Contributor non elenca, mentre Muse Spark 1.3 Contributor supporta repetition_penalty, reasoning_effort e response_format, che Reka Flash 3 non elenca. Sul prezzo i due sono più o meno uguali sia per l'input che per l'output, quindi il costo non è il fattore decisivo qui.
Per la maggior parte dei nuovi lavori, rivolgiti prima a Muse Spark 1.3 Contributor. Se il tuo compito coinvolge materiale sorgente lungo come un repository completo, un contratto prolisso o una trascrizione di più ore, la finestra di contesto più ampia elimina la necessità di suddividere e ricomporre. Se il tuo input include screenshot, diagrammi, fotogrammi video o file allegati, è l'unico dei due che li accetta. Se la tua applicazione è agentica e dipende da chiamate a strumenti, o vuoi guidare la profondità del reasoning con reasoning_effort, è ancora una volta l'unica opzione. Reka Flash 3 rimane una scelta ragionevole quando il tuo input è testo semplice, il tuo prompt rientra comodamente nei 65.536 token e vuoi controlli di campionamento che Muse Spark 1.3 Contributor non espone, come seed per esecuzioni riproducibili, logprobs e top_logprobs per ispezionare la confidenza a livello di token, o frequency_penalty e presence_penalty per regolare la ripetizione. Queste sono ragioni pratiche per sceglierlo per harness di valutazione, classificazione con letture di confidenza e brevi trasformazioni di testo.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'endpoint è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente all'URL di base di api14, invii la tua chiave e imposti il campo model. Passare dall'uno all'altro è un singolo cambio di stringa: usa meta/muse-spark-1.3-contributor o rekaai/reka-flash-3. La forma del corpo della richiesta, l'array messages e l'analisi della risposta rimangono identici, quindi puoi mantenere un unico percorso di codice e scambiare l'id per richiesta o per ambiente. L'unica cosa a cui fare attenzione sono i parametri: se invii seed o logprobs a Muse Spark 1.3 Contributor, o tools o reasoning_effort a Reka Flash 3, la chiamata non si comporterà come sull'altro modello, quindi condiziona quei campi all'id del modello che stai inviando.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "meta/muse-spark-1.3-contributor" 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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