inclusionAI: Ling 3.1 Flash 対 Reka Flash 3
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、inclusionAI: Ling 3.1 Flash（$0.26 / 100万トークン (≈ ￥41)）とReka Flash 3（$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 | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | inclusionAI | Reka AI |
| 入力 | $0.26 / 100万トークン (≈ ￥41) | $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 | $0.05 / 100万トークン (≈ ￥8) | - |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 | 65,536 |
| 最大出力 | 262,144 | 58,982 |
| 入力 | text | text |
| 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 | 2025/03/12 |
主な違い
- inclusionAI: Ling 3.1 Flashは入力トークンが25%安くなっています。
- Reka Flash 3は出力トークンが11%安くなっています。
- inclusionAI: Ling 3.1 Flashは15.3倍長いコンテキスト（1,000,000トークン）を読み取れます。
- ツール呼び出し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$0.000656、Reka Flash 3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。Reka Flash 3 は Reka AI のテキストモデルで、2025-03-12 にリリースされました。どちらも api14 を通じてチャットモデルとして提供され、テキスト入力とテキスト出力に対応しているため、画像、音声、その他の非テキストモダリティは扱いません。両者の主な構造上の違いは規模です。Ling 3.1 Flash のコンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンで、Reka Flash 3 のコンテキストウィンドウは 65,536 トークンです。
このコンテキスト長の差が、最も明確な能力差です。Ling 3.1 Flash は 1 回のリクエストでおよそ 15 倍多くのテキストを保持できるため、長い文書、大規模なコードベース、長い文字起こし、または履歴全体を 1 回の呼び出しに保持したい多段階のエージェント実行で重要になります。Reka Flash 3 はより短い入力向けに作られています。パラメータについては、Ling 3.1 Flash はより広いセットをサポートしており、tools と tool_choice、logit_bias、min_p、repetition_penalty を含みますが、これらはいずれも Reka Flash 3 のリストにはありません。両モデルは reasoning と include_reasoning、structured_outputs、Ling 側では response_format、temperature、top_p、top_k、seed、stop、logprobs、top_logprobs をサポートするため、基本的なサンプリングと構造化生成はどちらでも利用できます。ツール呼び出しが実用上の分岐点です。tools と tool_choice をリストしているのは Ling 3.1 Flash だけなので、アプリケーションで関数呼び出しが必要なら、使用すべきモデルはこちらです。
日々の作業では、生の品質主張ではなくリクエストの形に基づいて選んでください。長い契約書を要約する、大規模なリポジトリ全体を検索する、または多くのターンにわたってコンテキストを蓄積するエージェントを実行する場合は、1,000,000 トークンのウィンドウがすべてを 1 つのプロンプトに保持し、そのツールサポートがエージェントループに適合するため、Ling 3.1 Flash が自然な選択です。プロンプトが短い場合、たとえば分類、抽出、段落の書き換え、または適度な量の参照テキストを伴う単一ターンの質問では、Reka Flash 3 は妥当な選択であり、その出力価格は両者の中で安い方です。入力価格では Ling 3.1 Flash が安い側なので、入力が多く 65,536 トークン以内に収まるワークロードはコスト面で Ling 3.1 Flash に傾くことがあり、一方で出力が多いワークロードは Reka Flash 3 に有利です。実際の数値を確認するには、コミットする前にこのページのライブ価格表を確認してください。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように動作します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、messages 配列を含む標準の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。両者の唯一の変更点はその文字列です。Ling 3.1 Flash には inclusionai/ling-3.1-flash を、Reka Flash 3 には rekaai/reka-flash-3 を使用します。既存の OpenAI SDK コード、リクエストの形、レスポンスの解析はそのまま維持されるため、切り替えは 1 行の編集で済み、同じコードベースから異なるリクエストを異なるモデルにルーティングできます。
それでも Reka Flash 3 がより良い選択となるケースはあります。タスクが出力が多く入力が短い場合、その安い出力価格によりより経済的な選択肢となり、そのパラメータセットはほとんどのアプリケーションが必要とする一般的なサンプリングと構造化出力の制御をカバーしています。またリリース日が早いため、すでにプロンプトと評価をそれに合わせて調整しているチームは、何も作り直すことなく使い続けられます。Ling 3.1 Flash は、より大きなコンテキストウィンドウまたはツール呼び出しが必要な場合の選択肢であり続けますが、コンパクトで出力駆動のリクエストでは Reka Flash 3 も十分に健闘します。
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"rekaai/reka-flash-3"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": "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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