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Ling 3.1 Flash vs Muse Spark 1.2 Contributor：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、inclusionAI: Ling 3.1 Flash（$0.16 / 100万トークン (≈ ￥25)）とMeta: Muse Spark 1.2 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

	inclusionAI: Ling 3.1 Flash	Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
プロバイダー	inclusionAI	Meta
入力	$0.16 / 100万トークン (≈ ￥25)	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
出力	$0.47 / 100万トークン (≈ ￥75)	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)
キャッシュ読み取り	$0.03 / 100万トークン (≈ ￥5)	$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	1,000,000	1,048,576
最大出力	262,144	943,718
入力	text	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	2026/10/02	2026/08/21

主な違い

inclusionAI: Ling 3.1 Flashは入力トークンが55%安くなっています。
inclusionAI: Ling 3.1 Flashは出力トークンが32%安くなっています。
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、inclusionAI: Ling 3.1 Flashで$0.000394、Meta: Muse Spark 1.2 Contributorで$0.000700です。

詳しく見る

inclusionAI: Ling 3.1 Flash は inclusionAI のテキストモデルで、2026-10-02 にリリースされました。Meta: Muse Spark 1.2 Contributor は Meta のテキストモデルで、2026-08-21 にリリースされました。どちらも api14 を通じて text カテゴリで提供されるため、表面的にはモデルピッカー内で同じスロットを占めます。違いは、それぞれが入力として何を受け付けるか、そしてどのように価格設定されているかに現れます。

機能面では、両者は主にモダリティの周辺で分かれます。Ling 3.1 Flash はテキストを入力として受け取り、テキストを返します。Muse Spark 1.2 Contributor もテキストを返しますが、テキストに加えて画像、動画、ファイルの入力を受け付けるため、文字列以外の何かを見ることができるのはこの2つのうちこちらだけです。コンテキスト長は実質的に引き分けです。Ling 3.1 Flash は 1,000,000 トークン、Muse Spark 1.2 Contributor は 1,048,576 トークンを記載しており、その差は意思決定を左右するには小さすぎます。パラメータ一覧は大きく重なっており、どちらも tools、structured outputs、reasoning controls、temperature、top_k、top_p、repetition_penalty、response_format、max_tokens を公開しています。Ling 3.1 Flash はさらに frequency_penalty、presence_penalty、logit_bias、logprobs、top_logprobs、min_p、seed、stop を公開しており、logprobs、決定的なシード、トークンレベルのバイアスに依存する場合には重要です。Muse Spark 1.2 Contributor は reasoning_effort を公開していますが、Ling 3.1 Flash はそれを記載していません。

両者を選ぶ際は、入力から始めてください。タスクにスクリーンショット、チャート、PDF、動画フレームが含まれる場合、それを受け付けられるのは Muse Spark 1.2 Contributor です。Ling 3.1 Flash はテキスト専用だからです。タスクが長いコンテキストでの純粋なテキスト、たとえば大規模コーパスの要約、大きな文書セット全体の検索、テキストのツール呼び出しに対するエージェントループの実行である場合、どちらも実行可能であり、コンテキストウィンドウは無視できるほど近いです。その場合のタイブレーカーは価格とパラメータです。Ling 3.1 Flash は入力で2つの中で安く、Muse Spark 1.2 Contributor は出力で2つの中で安いため、どちらがより良い選択かは入力対出力の比率によります。大きなプロンプトを送って短い回答を返すワークロードは Ling 3.1 Flash に傾きます。小さなプロンプトで長い生成を行うワークロードは Muse Spark 1.2 Contributor に傾きます。logprobs、top_logprobs、seed、logit_bias が必要な場合、ここでは Ling 3.1 Flash が唯一の選択肢です。Muse Spark 1.2 Contributor はそれらを記載していないからです。モデルが費やす推論努力の量を調整したい場合、Muse Spark 1.2 Contributor は reasoning_effort を公開しており、Ling 3.1 Flash は公開していません。

どちらを api14 経由で呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイが OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、キーを送信し、model フィールドを使いたい id に設定します。2つの間の唯一の変更はその文字列です。Ling 3.1 Flash には inclusionai/ling-3.1-flash を、Muse Spark 1.2 Contributor には meta/muse-spark-1.2-contributor を使用します。リクエストボディ、messages 配列、ツール定義、レスポンス解析はそのままです。OpenAI chat completions の形に対して既にコードを書いている場合、モデルの切り替えは1行の編集であり、両方の id を設定マップに保持して、2つのクライアントを維持せずにリクエストごとにルーティングできます。

それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。マルチモーダルパイプラインに Muse Spark 1.2 Contributor を採用しているが、特定のステップがテキスト専用で、長く、出力が少ない場合、そのステップでは Ling 3.1 Flash がより安い呼び出しになり、パイプラインの残りは Muse Spark のままで済みます。逆に、テキスト作業に Ling 3.1 Flash を使っているが、画像やファイルが添付されたリクエストが届いた場合、Muse Spark 1.2 Contributor がフォールバックです。Ling 3.1 Flash はそれを読めないからです。

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"inclusionai/ling-3.1-flash"から"meta/muse-spark-1.2-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。

inclusionAI: Ling 3.1 Flashの詳細とプレイグラウンド →Meta: Muse Spark 1.2 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-1.2-contributor",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

仕様

主な違い

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