Meta: Muse Spark 1.3 対 OpenAI: GPT-5.4 Mini
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Spark 1.3（$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)）とOpenAI: GPT-5.4 Mini（$2.63 / 100万トークン (≈ ￥414)）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 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | OpenAI |
| 入力 | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) | $2.63 / 100万トークン (≈ ￥414) |
| 出力 | $14.88 / 100万トークン (≈ ￥2,348) | $15.75 / 100万トークン (≈ ￥2,486) |
| キャッシュ読み取り | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $0.26 / 100万トークン (≈ ￥41) |
| ウェブ検索 | $8.75 / 1,000検索 (≈ ￥1,381) | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 400,000 |
| 最大出力 | 943,718 | 128,000 |
| 入力 | text, image, video, file | file, image, 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 | 2026/03/17 |
主な違い
- OpenAI: GPT-5.4 Miniは入力トークンが40%安くなっています。
- Meta: Muse Spark 1.3は出力トークンが6%安くなっています。
- Meta: Muse Spark 1.3は2.6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で$0.01、OpenAI: GPT-5.4 Miniで$0.01です。
詳しく見る
Meta: Muse Spark 1.3 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。OpenAI: GPT-5.4 Mini は OpenAI のテキストモデルで、2026年3月17日にリリースされました。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るため、開発者の観点では、主な疑問はそれらが何であるかではなく、目の前の仕事にどちらが合うかです。
最も明確な違いはコンテキストと入力の扱いです。Muse Spark 1.3 は 1,048,576 トークンのコンテキストを受け入れ、GPT-5.4 Mini は 400,000 であるため、Muse Spark 1.3 の方がはるかに大きなウィンドウです。Muse Spark 1.3 はテキスト、画像、動画、ファイルの入力を受け入れますが、GPT-5.4 Mini はテキスト、画像、ファイルの入力を受け入れ、動画は受け入れません。ツール呼び出し、構造化出力、推論については、両者に意味のある違いはないため、どちらでもこれらの機能に頼ることができます。パラメータの表面は小さな点で異なります。Muse Spark 1.3 は temperature、top_p、top_k、repetition_penalty を公開し、GPT-5.4 Mini は代わりに seed と verbosity を公開し、max_tokens と並んで max_completion_tokens を使用します。コードが temperature や top_k のようなサンプリング制御に依存しているなら、それは Muse Spark 1.3 に有利な点です。再現可能な実行のための seed に依存しているなら、それを提供するのは GPT-5.4 Mini です。
日々の作業では、モデルに何をどれだけ与えるかに基づいて選んでください。非常に大きな文書、長い文字起こし、リポジトリ全体を1回の呼び出しで要約または照会するなら、Muse Spark 1.3 はチャンク分割が必要になるまでにはるかに多くの余地を与え、動画入力があるため自分でフレームを抽出するのではなく動画を直接渡せます。入力が通常サイズのプロンプト、チャットのターン、スクリーンショット、添付ファイルなら、GPT-5.4 Mini は妥当なデフォルトであり、その seed パラメータは実行間で安定した出力が欲しいときに役立ちます。コストは推測するのではなく、ライブの価格表で確認する価値があります。GPT-5.4 Mini は入力で2つの中で安く、Muse Spark 1.3 は出力で2つの中で安いです。つまり、安い選択は入力トークンと出力トークンの比率に依存するため、多く読み少ししか書かないワークロードは一方に傾き、長い応答を生成するワークロードはもう一方に傾きます。
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。クライアントを同じベース URL に向け、同じ chat completions リクエスト形状を送り、変更するのはモデル id だけです。Muse Spark 1.3 には "meta/muse-spark-1.3" を、GPT-5.4 Mini には "openai/gpt-5.4-mini" を使います。messages 配列、ツール定義、response_format、reasoning 設定はそのまま引き継がれます。注意すべき点はパラメータです。temperature や top_k を設定する場合、それは Muse Spark 1.3 に適用され、seed や verbosity を設定する場合、それは GPT-5.4 Mini に適用されるため、同じコードを両方にルーティングするならそれらのフィールドをガードしてください。
より小さなウィンドウの方がそれでも良い選択である場合もあります。タスクが短く出力が重いなら、GPT-5.4 Mini は入力で安く、決して埋めないコンテキストに支払うことはなく、その seed サポートにより実行を正確に再現しやすくなります。逆に、動画入力や100万トークンのウィンドウが必要なら、Muse Spark 1.3 は2つの中でそれを提供する唯一のものであり、その低い出力コストは長い生成に役立ちます。
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"から"openai/gpt-5.4-mini"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": "openai/gpt-5.4-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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