Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

初めてですか？使い方をご紹介しますプレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。

Gemma 4 26B A4B vs Muse Spark 1.3 Contributor：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

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

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemma 4 26B A4B （$0.24 / 100万トークン (≈ ￥37)）とMeta: Muse Spark 1.3 Contributor（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。

仕様

	Google: Gemma 4 26B A4B	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
プロバイダー	Google	Meta
入力	$0.24 / 100万トークン (≈ ￥37)	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
出力	$0.79 / 100万トークン (≈ ￥124)	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)
キャッシュ読み取り	$0.13 / 100万トークン (≈ ￥21)	$0.00700 / 100万トークン (≈ ￥1.1)
ウェブ検索	-	$8.75 / 1,000検索 (≈ ￥1,381)
コンテキストウィンドウ	262,144	1,048,576
最大出力	235,929	943,718
入力	image, text, video	text, image, video, file
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/04/03	2026/09/02

主な違い

Google: Gemma 4 26B A4B は入力トークンが32%安くなっています。
Meta: Muse Spark 1.3 Contributorは出力トークンが11%安くなっています。
Meta: Muse Spark 1.3 Contributorは4.0倍長いコンテキスト（1,048,576トークン）を読み取れます。
入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Google: Gemma 4 26B A4B で$0.000630、Meta: Muse Spark 1.3 Contributorで$0.000700です。

詳しく見る

Google: Gemma 4 26B A4B は Google のテキストモデルで、モデル ID google/gemma-4-26b-a4b-it として掲載されています。Meta: Muse Spark 1.3 Contributor は Meta のテキストモデルで、モデル ID meta/muse-spark-1.3-contributor として掲載されています。どちらも api14 を通じてテキスト出力のチャットモデルとして提供されているため、両者の選択は、生成される出力の種類の違いではなく、コンテキストサイズ、入力タイプ、パラメータ対応、価格によって決まります。

最も明確な違いはコンテキスト長です。Gemma 4 26B A4B は最大 262,144 トークンを受け付け、Muse Spark 1.3 Contributor は最大 1,048,576 トークンを受け付けるため、単一のリクエストに非常に大量の素材を保持する必要がある場合は Meta のモデルが適しています。入力モダリティについては、Gemma 4 26B A4B は画像、テキスト、動画を受け付け、Muse Spark 1.3 Contributor はテキスト、画像、動画、ファイルを受け付けるため、Meta のモデルは同じ画像と動画のサポートに加えてファイル入力に対応します。どちらのモデルもテキスト以外は出力しません。また、両者は異なるサンプリングおよび制御パラメータを公開しています。Gemma 4 26B A4B は frequency_penalty、logit_bias、logprobs、min_p、presence_penalty、seed、stop、top_logprobs、max_completion_tokens を含むより広いセットをサポートし、Muse Spark 1.3 Contributor は reasoning_effort を含むより小さなセットをサポートします。コードが logprobs、logit_bias、seed、または明示的なペナルティ制御に依存している場合、Gemma 4 26B A4B の方が安全な選択肢です。価格については、Gemma 4 26B A4B は入力で安い選択肢であり、Muse Spark 1.3 Contributor は出力で安い選択肢であるため、コストのバランスは送信する量と生成する量の比率によって変わります。

プロンプトと応答が中程度のサイズで主にテキストである日常的な作業では、Gemma 4 26B A4B は妥当なデフォルトです。特に logprobs、seed、ペナルティパラメータに頼る場合、またはワークロードが入力重視である場合に適しています。Muse Spark 1.3 Contributor は、リクエスト自体が巨大な場合、たとえば長い文書セット、大きな文字起こし、大規模なコードベースなどの場合、またはテキスト、画像、動画と一緒にファイルを入力として渡す必要がある場合に選択してください。また、請求額の大部分を出力量が占める場合にも適しています。これは、出力側が両者の中で安いためです。制御として reasoning_effort が必要な場合、そのパラメータは Meta のモデルには掲載されていますが Google のモデルには掲載されていないため、それだけで決定するかもしれません。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。両方とも OpenAI 互換であるため、既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、メッセージを含むチャット補完リクエストを送信し、model フィールドを google/gemma-4-26b-a4b-it または meta/muse-spark-1.3-contributor に設定します。両者の切り替えは、そのモデル ID を 1 行変更するだけです。リクエストの形式、認証、レスポンスの処理はそのままです。確定する前にページ上の最新の価格表を確認してください。そこにある数値が最新であり、このテキストはそうではないためです。

それでももう一方のモデルが勝つケースがあります。すでに Gemma 4 26B A4B のパラメータセットを中心に構築していて、入力が小さい場合、使わないコンテキストのためだけに Meta のモデルへ移る理由はほとんどありません。逆に、タスクが非常に長い入力やファイル添付によって支配されている場合、たとえそうでなければ Google のパラメータ対応を好むとしても、Muse Spark 1.3 Contributor を呼び出すべきです。

文字列1つで切り替え

どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemma-4-26b-a4b-it"から"meta/muse-spark-1.3-contributor"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。

Google: Gemma 4 26B A4B の詳細とプレイグラウンド →Meta: Muse Spark 1.3 Contributorの詳細とプレイグラウンド →

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);

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

仕様

主な違い

詳しく見る

文字列1つで切り替え

その他の比較