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Muse Spark 1.3 Contributor vs Nemotron 3 Nano 30B A3B：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 対 NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Spark 1.3 Contributor（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）とNVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B（$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)）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

	Meta: Muse Spark 1.3 Contributor	NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B
プロバイダー	Meta	NVIDIA
入力	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)	$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)
出力	$0.70 / 100万トークン (≈ ￥111)	$0.84 / 100万トークン (≈ ￥133)
キャッシュ読み取り	$0.00700 / 100万トークン (≈ ￥1.11)	$0.04 / 100万トークン (≈ ￥7)
ウェブ検索	$8.75 / 1,000検索 (≈ ￥1,386)	-
コンテキストウィンドウ	1,048,576	262,144
最大出力	943,718	235,929
入力	text, image, video, file	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	2026/09/02	2025/12/14

主な違い

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3Bは入力トークンが40%安くなっています。
Meta: Muse Spark 1.3 Contributorは出力トークンが17%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、Meta: Muse Spark 1.3 Contributorで$0.000700、NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3Bで$0.000630です。

詳しく見る

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor は Meta のテキストモデルで、2026年9月2日にリリースされました。NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B は NVIDIA のテキストモデルで、2025年12月14日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、どちらもテキストを入力として受け取りテキストを出力として返すため、基本的なリクエスト形状のレベルでは互換性があります。

最も明確な違いは入力処理とコンテキストにあります。Muse Spark 1.3 Contributor はテキスト、画像、動画、ファイルの入力を受け付けますが、Nemotron 3 Nano 30B A3B はテキストのみを受け付けます。Muse Spark 1.3 Contributor はまた、はるかに大きなコンテキストウィンドウを備えており、それは Nemotron 3 Nano 30B A3B のおよそ4倍で、長い文書、文字起こし、複数ファイルの束を1回の呼び出しに投入する場合に重要になります。価格では、両者は同じ方向には揃っていません。Nemotron 3 Nano 30B A3B は入力トークンでより安い選択肢であり、一方 Muse Spark 1.3 Contributor は出力トークンでより安い選択肢です。どちらのモデルもツール、構造化出力、推論を独自にサポートするとは記載されていないため、これらの機能は両者を選ぶ決め手にはなりません。

実用的な選択としては、実際に持っている入力から始めてください。タスクにスクリーンショット、図、動画フレーム、アップロードされたファイルがテキストとともに含まれる場合、それらを受け取れるのは Muse Spark 1.3 Contributor です。Nemotron 3 Nano 30B A3B は受け取れないため、先に別途抽出ステップが必要になります。プロンプトが長い場合、たとえばコードベース全体、長い契約書、蓄積された会話履歴などでは、Muse Spark 1.3 Contributor のより大きなコンテキストウィンドウにより、チャンク分割や検索の仕組みを避けられます。ワークロードがプレーンテキストで、長さが短から中程度で、多くの出力トークンを生成する場合、Nemotron 3 Nano 30B A3B は魅力的です。なぜなら出力側では Muse Spark 1.3 Contributor が安い側ではないからであり、また Nemotron 3 Nano 30B A3B は logit bias、logprobs、top logprobs、seed、stop、frequency and presence penalties を含むより広いサンプリング制御を公開しており、再現可能または厳密に制約された生成が必要な場合に役立ちます。

どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように機能します。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 を含む chat completions リクエストを送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。両者を切り替えるには、その文字列を "meta/muse-spark-1.3-contributor" と "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b" の間で変更するだけです。認証、リクエスト構造、レスポンス解析は同一のままなので、2つのクライアント統合を維持するのではなく、単一の設定値または環境変数で両者の間をルーティングできます。

Muse Spark 1.3 Contributor の方がより広範なモデルであっても、Nemotron 3 Nano 30B A3B の方がより良い選択である場合もあります。入力がテキストのみで、プロンプトが25万トークン以内に余裕をもって収まる場合、Muse Spark 1.3 Contributor の追加モダリティとより大きなウィンドウは何の利点ももたらさず、しかも入力側の請求はそこで安くない方のモデルで支払うことになります。長い補完を出力する大量のテキストパイプラインや、logprobs、seeds、logit bias に依存するジョブには、Nemotron 3 Nano 30B A3B の方が適しています。

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"meta/muse-spark-1.3-contributor"から"nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b"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。

Meta: Muse Spark 1.3 Contributorの詳細とプレイグラウンド →NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B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": "nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 対 NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

仕様

主な違い

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