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Flint (free) vs Xing4.0 29B A4B (free): prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Recursive: Flint (free) contro XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

Un confronto fianco a fianco tra Recursive: Flint (free) (Gratis) e XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) (Gratis) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Recursive: Flint (free)	XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
Fornitore	Recursive	XingChen
Finestra di contesto	262.144	262.144
Output massimo	235.929	235.929
Ingresso	text	text
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	21 ott 2026	16 ott 2026

Differenze principali

Solo XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) supporta output JSON strutturato.

Nel dettaglio

Ricorsivo: Flint (gratuito) è un modello testuale di Recursive, rilasciato il 2026-10-21. XingChen: Xing4.0 29B A4B (gratuito) è un modello testuale di XingChen, rilasciato il 2026-10-16. Entrambi sono elencati su api14 nella categoria testo, ed entrambi sono offerti come endpoint gratuiti, quindi la scelta tra loro dipende dal comportamento e dal supporto dei parametri, non dal prezzo di listino. Nessuno dei due modelli accetta o restituisce qualcosa di diverso dal testo, quindi se la tua applicazione deve inviare o ricevere immagini, audio o file, nessuno di questi è la scelta giusta e dovresti guardare altrove sul gateway.

I due modelli sono vicini sui fondamentali. Entrambi espongono una finestra di contesto di 262144 token, quindi documenti lunghi, grandi basi di codice e cronologie di conversazione estese stanno ugualmente bene in entrambi. Entrambi supportano l'output di ragionamento, ed entrambi accettano tools, quindi il function calling e i cicli in stile agente sono disponibili su entrambi i lati. La differenza più chiara è nell'output strutturato: Xing4.0 29B A4B supporta gli output strutturati, mentre Flint non elenca quella capacità. Anche gli insiemi di parametri divergono nel taglio. Flint espone logprobs e top_logprobs, il che è utile quando vuoi segnali di confidenza a livello di token, più include_reasoning, reasoning, response_format, seed, stop, temperature, top_p, max_tokens e tools. Xing4.0 29B A4B espone una superficie di campionamento e controllo più ampia: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, top_p, temperature, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, include_reasoning e reasoning. In breve, Flint propende verso l'introspezione tramite le probabilità logaritmiche, mentre Xing4.0 29B A4B propende verso il controllo granulare e la generazione vincolata da schema.

Per il lavoro quotidiano, scegli in base alla forma dell'output che ti serve. Se stai costruendo pipeline di estrazione, compilazione di moduli, classificazione con un insieme fisso di etichette, o qualsiasi cosa che debba restituire JSON conforme a uno schema, Xing4.0 29B A4B è il fit più naturale perché gli output strutturati sono supportati direttamente, e tool_choice ti dà controllo esplicito su quando un tool deve essere chiamato. I suoi parametri di penalità aiutano anche quando stai generando testo lungo e ripetitivo e vuoi sopprimere i loop. Se invece stai facendo debug di un prompt, confrontando completamenti candidati, o costruendo un sistema che valuta i propri output, Flint è attraente perché logprobs e top_logprobs ti permettono di ispezionare la distribuzione dietro ogni token. Entrambi gestiscono ugualmente bene i compiti di ragionamento su contesto lungo sulla carta, quindi per un carico di lavoro semplice di chat o riassunto con un input grande, va bene l'uno o l'altro e puoi decidere in base alla latenza e alla qualità dell'output dai tuoi test.

Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 è la stessa operazione. L'API è compatibile con OpenAI, quindi punti il tuo client esistente al gateway, mantieni il tuo solito corpo di richiesta chat completions, e cambi solo l'id del modello. Usa "recursive/flint-v1.0:free" per instradare verso Recursive: Flint (gratuito), oppure "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free" per instradare verso XingChen: Xing4.0 29B A4B (gratuito). Tutto il resto, incluso il tuo array messages, temperature, max_tokens e le definizioni dei tools, resta dov'è. Questo rende banale il test A/B: esegui lo stesso prompt contro entrambi gli id, registra le risposte e confronta. Ricorda solo che i parametri non sono perfettamente intercambiabili. Se invii logprobs a Xing4.0 29B A4B o structured_outputs a Flint, aspettati che la richiesta venga rifiutata o che il campo venga ignorato, quindi mantieni una piccola mappa dei parametri per modello nel tuo codice invece di assumere che una configurazione vada bene per entrambi.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "recursive/flint-v1.0:free" a "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Recursive: Flint (free): dettagli e banco di prova →XingChen: Xing4.0 29B A4B (free): 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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Recursive: Flint (free) contro XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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