Meta: Muse Spark Open 対 Reflection: Beam 1.0 501B A23B
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Spark Open（$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)）とReflection: Beam 1.0 501B A23B（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）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 Open | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | Reflection |
| 入力 | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) |
| 出力 | $14.88 / 100万トークン (≈ ￥2,348) | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥552) |
| キャッシュ読み取り | $0.52 / 100万トークン (≈ ￥83) | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 1,048,576 |
| 最大出力 | 943,718 | 943,718 |
| 入力 | text, image, video, file, audio | 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 | 2026/10/15 | 2026/10/16 |
主な違い
- Reflection: Beam 1.0 501B A23Bは入力トークンが76%安くなっています。
- Reflection: Beam 1.0 501B A23Bは出力トークンが76%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、Meta: Muse Spark Openで$0.01、Reflection: Beam 1.0 501B A23Bで$0.00280です。
詳しく見る
Meta: Muse Spark Open は Meta のテキストモデルで、2026年10月15日にリリースされました。Reflection: Beam 1.0 501B A23B は Reflection のテキストモデルで、その翌日、2026年10月16日にリリースされました。どちらも api14 を通じて同じテキストカテゴリで提供され、同じ長いサポートパラメータのリストを公開しているため、統合の観点からは紙の上では非常によく似て見えます。2つのプロバイダーの主な構造的な違いは、Meta のモデルは入力としてテキスト以外も受け付けるのに対し、Reflection のモデルはテキストのみである点です。
この入力の違いが最も明確な分かれ目です。Muse Spark Open はテキスト、画像、動画、ファイル、音声の入力を受け付け、テキストを返します。Beam 1.0 501B A23B はテキストのみを受け付け、テキストを返します。どちらもコンテキスト長は 1,048,576 トークンと記載されているため、どちらにどれだけ入力できるかに意味のある違いはありません。定性的な比較では、より大きなコンテキストは意味のある違いではないとされています。どちらのモデルも、ツール、構造化出力、推論をサポートする唯一のモデルとして特に挙げられていないため、与えられた事実に関する限り、これらの機能は実質的に引き分けです。価格では、Beam 1.0 501B A23B が入力と出力の両方で安価な選択肢ですが、正確な数値はこのページのライブ価格表にあります。
タスクの選択においては、何を送り込む必要があるかが決め手となります。ワークロードが純粋なテキスト（チャット、要約、コード、抽出、テキストデータに対するツール呼び出し）であれば、Beam 1.0 501B A23B が自然なデフォルトです。2つのうち安価であり、同じコンテキストウィンドウと同じパラメータの範囲を提供するからです。入力に画像、動画、音声、ファイルが含まれる場合は、Muse Spark Open を呼び出すべきです。Beam 1.0 501B A23B はそれらのモダリティをまったく受け付けないからです。時々スクリーンショットや録音を添付する混合パイプラインは、分岐させるのではなく Muse Spark Open に統一すべきです。ただし、テキストのみの経路が十分に一般的で、価格差が利便性よりも重要である場合は除きます。
api14 を通じたどちらのモデルの呼び出しも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、同じリクエストボディの形（messages、temperature、max_tokens、tools、response_format など）を送り、同じキーで認証します。2つの間で変わるのはモデル id の文字列だけです。Meta のモデルには "meta/muse-spark-open" を、Reflection のモデルには "reflection/beam-1.0-501b-a23b" を使用します。ストリーミング、リトライ、エラー処理を含むコード内のその他すべては同一のままでよく、切り替えや A/B テストが1行の変更で済みます。
テキストのみのモデルの方が依然として優れた選択となるケースが1つあります。それは、他の場所でマルチモーダルのニーズがある場合でも、タスクが純粋にテキストでコストに敏感な場合です。Beam 1.0 501B A23B は、コンテキスト長とパラメータサポートで同等でありながら、入力と出力の両方の価格で優位に立ちます。Muse Spark Open が必要になるのは、画像、動画、音声クリップ、ファイルをプロンプトに入れなければならない場合だけです。
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"meta/muse-spark-open"から"reflection/beam-1.0-501b-a23b"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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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