inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Mistral: Ministral 3 8B 2512
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Mistral: Ministral 3 8B 2512（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）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 | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | inclusionAI | Mistral |
| 入力 | $0.16 / 100万トークン (≈ ￥25) | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) |
| 出力 | $0.47 / 100万トークン (≈ ￥75) | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) |
| キャッシュ読み取り | $0.03 / 100万トークン (≈ ￥5) | $0.05 / 100万トークン (≈ ￥8) |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 | 262,144 |
| 最大出力 | 262,144 | 209,715 |
| 入力 | text | text, image |
| 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 | 2025/12/02 |
主な違い
- inclusionAI: Ling 3.1 Flashは入力トークンが70%安くなっています。
- inclusionAI: Ling 3.1 Flashは出力トークンが10%安くなっています。
- inclusionAI: Ling 3.1 Flashは3.8倍長いコンテキスト（1,000,000トークン）を読み取れます。
- 推論の強度の調整に対応しているのはinclusionAI: Ling 3.1 Flashだけです。
- 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、Mistral: Ministral 3 8B 2512で$0.000788です。
詳しく見る
inclusionAI: Ling 3.1 Flash は inclusionAI のテキストモデルで、2026年10月にリリースされました。Mistral: Ministral 3 8B 2512 は Mistral のテキストモデルで、2025年12月にリリースされました。どちらも api14 上でチャットスタイルのモデルとして提供されており、どちらも OpenAI 互換クライアントから呼び出せる汎用モデルを求める開発者向けです。主な構造上の違いは、Ling 3.1 Flash がはるかに大きなコンテキストを持つモデルであるのに対し、Ministral 3 8B 2512 は画像も受け付けるより小さなモデルである点です。
機能面では、Ling 3.1 Flash は100万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、Ministral 3 8B 2512 は262144トークンを提供します。そのため、プロンプトや取得したコンテキストが非常に長い場合には Ling 3.1 Flash を選ぶべきです。1回の呼び出しにはるかに多くの材料を収められるからです。Ministral 3 8B 2512 はテキストと画像の両方の入力を受け付けるので、2つの中で画像を見ることができるのはこれだけであり、Ling 3.1 Flash はテキストのみを受け付けます。また Ling 3.1 Flash は Ministral 3 8B 2512 にはない推論関連のパラメータを公開しており、これは推論ステップを制御または検査したい場合に重要です。どちらもツール呼び出しと構造化出力をサポートしているため、そこに優劣はありません。Ling 3.1 Flash は入力でより安価な選択肢であり、Ministral 3 8B 2512 は出力でより安価な選択肢なので、コストの状況はワークロードが入力重視か出力重視かによって決まります。実際の数値は最新の価格表を確認してください。
実用的な選択としては、長い文書、大規模なコードベース、または長い会話履歴を投入する場合、および追加の推論制御やより低い入力コストを求める場合には Ling 3.1 Flash を選んでください。タスクにテキストとともに画像が含まれる場合、出力が長くより低い出力コストを求める場合、または262144トークンのウィンドウでその作業にすでに十分以上である場合には Ministral 3 8B 2512 を選んでください。プロンプトが短く応答が長い場合、請求の出力側が支配的になり、Ministral 3 8B 2512 が有利になります。プロンプトが長く応答が短い場合、入力側が支配的になり、Ling 3.1 Flash が有利になります。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API 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、リクエストを chat completions エンドポイントに送信し、model フィールドを使いたい id に設定します。2つの間で変わるのはその文字列だけです。Ling 3.1 Flash には inclusionai/ling-3.1-flash を、Ministral 3 8B 2512 には mistralai/ministral-8b-2512 を使用します。messages、tools、response format のフィールドはそのまま引き継がれるので、モデルの切り替えは書き直しではなく1行の編集です。
それでももう一方のモデルが勝つケースはあります。画像入力が必要な場合、Ling 3.1 Flash は対応できないので、2つの中では Ministral 3 8B 2512 が唯一の選択肢です。非常に大きなコンテキストウィンドウや推論制御が必要な場合、Ministral 3 8B 2512 は Ling 3.1 Flash に匹敵できないので、選択は逆になります。どちらが一般的に強いかという感覚ではなく、リクエストの形にモデルを合わせてください。
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"mistralai/ministral-8b-2512"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。
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": "mistralai/ministral-8b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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