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UI-TARS 7B vs Ling 3.1 Flash: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

ByteDance: UI-TARS 7B 대 inclusionAI: Ling 3.1 Flash

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 ByteDance: UI-TARS 7B (US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475))와(과) inclusionAI: Ling 3.1 Flash(US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩214))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	ByteDance: UI-TARS 7B	inclusionAI: Ling 3.1 Flash
제공업체	ByteDance	inclusionAI
입력	US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475)	US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩214)
출력	US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩950)	US$0.47 / 100만 토큰 (≈ ₩641)
캐시 읽기	US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩475)	US$0.03 / 100만 토큰 (≈ ₩43)
컨텍스트 윈도우	128,000	1,000,000
최대 출력	2,048	262,144
입력	image, text	text
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2025. 7. 22.	2026. 10. 2.

주요 차이점

inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 입력 토큰 가격이 55% 더 저렴합니다.
inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 출력 토큰 가격이 32% 더 저렴합니다.
inclusionAI: Ling 3.1 Flash는(은) 7.8배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
도구 호출은(는) inclusionAI: Ling 3.1 Flash만 지원합니다.
추론 강도 조절은(는) inclusionAI: Ling 3.1 Flash만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 ByteDance: UI-TARS 7B 에서 US$0.000700, inclusionAI: Ling 3.1 Flash에서 US$0.000394입니다.

자세히 보기

ByteDance: UI-TARS 7B는 ByteDance의 텍스트 출력 모델로, 2025-07-22에 출시되었습니다. 이미지와 텍스트를 모두 입력으로 받기 때문에, 프롬프트와 함께 스크린샷이나 그림을 볼 수 있는 소수 모델 그룹에 속합니다. inclusionAI: Ling 3.1 Flash는 inclusionAI에서 나온 모델로, 2026-10-02에 출시되었으며 텍스트 입력, 텍스트 출력 모델입니다. 둘 다 api14에 텍스트 카테고리로 등록되어 있으므로, 어느 쪽도 전용 임베딩이나 이미지 생성 엔드포인트가 아닙니다.

두 모델의 가장 명확한 차이는 컨텍스트와 모달리티입니다. Ling 3.1 Flash는 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며, 이는 UI-TARS 7B가 제공하는 128,000 토큰보다 훨씬 큽니다. 따라서 한 번의 호출로 매우 긴 문서나 긴 대화 기록을 넣어야 할 때 선택할 모델은 Ling입니다. UI-TARS 7B는 둘 중 유일하게 이미지 입력을 받는 모델이므로, 시각 자료가 관련된 작업은 반드시 이 모델로 가야 합니다. 도구 측면에서는 Ling 3.1 Flash만 tools와 tool_choice를 노출하며, reasoning과 include_reasoning도 Ling만 노출합니다. 따라서 에이전트 스타일 워크플로와 명시적 추론 제어는 Ling의 몫입니다. 둘 다 structured_outputs를 지원하므로, 그 기능은 두 모델을 구분하지 않습니다. 가격 측면에서는 Ling 3.1 Flash가 입력 토큰에서 더 저렴한 옵션이고, UI-TARS 7B가 출력 토큰에서 더 저렴한 옵션이므로, 비용 구도는 트래픽의 형태에 따라 달라집니다.

실제 선택에서는 입력부터 시작하십시오. 요청에 이미지가 포함되면 Ling 3.1 Flash는 이미지를 받을 수 없으므로 UI-TARS 7B가 선택입니다. 요청이 순수 텍스트이고 길면 Ling 3.1 Flash가 선택입니다. 컨텍스트 윈도우가 약 여덟 배 더 크고, UI-TARS 7B처럼 큰 문서를 잘라내지 않기 때문입니다. 모델이 함수나 도구를 호출해야 하거나 추론 출력을 표면화하고 싶다면, UI-TARS 7B는 그런 파라미터를 노출하지 않으므로 역시 Ling 3.1 Flash가 선택입니다. 워크로드가 짧은 텍스트 프롬프트와 긴 생성 답변이라면 UI-TARS 7B가 출력 측에서 더 저렴하며, 생성 대 프롬프트 비율에 따라 입력 측보다 이것이 더 중요할 수 있습니다. 둘 다 temperature, top_p, top_k, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs를 받으므로, 샘플링과 로그 확률 제어는 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 동일한 OpenAI 호환 표면을 사용합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. UI-TARS 7B의 경우 그 id는 "bytedance/ui-tars-1.5-7b"이고, Ling 3.1 Flash의 경우 "inclusionai/ling-3.1-flash"입니다. 요청 본문 형태는 동일하게 유지되며, 둘 사이 전환은 model 문자열을 한 줄 바꾸는 일입니다. 주요 주의점은 파라미터가 두 모델에서 동일하지 않다는 것입니다. UI-TARS 7B에 tools나 reasoning을 보내거나 Ling 3.1 Flash에 이미지를 보내면, 호출은 다른 모델에서처럼 동작하지 않으므로 요청 빌더가 어떤 id가 사용 중인지 알고 있도록 하십시오.

종이상 더 약해 보이는 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 작업이 스크린샷 이해, 양식 읽기, 또는 시각적 그라운딩이라면, Ling 3.1 Flash는 더 큰 컨텍스트와 무관하게 아예 선택지가 아니므로 UI-TARS 7B가 기본적으로 승리합니다. 마찬가지로 짧은 프롬프트에서 긴 텍스트를 생성하고 출력 토큰이 청구서를 지배한다면, Ling이 더 저렴한 입력 측을 가졌더라도 UI-TARS 7B의 더 저렴한 출력 측이 더 경제적인 선택이 되게 할 수 있습니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "bytedance/ui-tars-1.5-7b"에서 "inclusionai/ling-3.1-flash"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

ByteDance: UI-TARS 7B 상세 정보 및 플레이그라운드 →inclusionAI: Ling 3.1 Flash 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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": "inclusionai/ling-3.1-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

ByteDance: UI-TARS 7B 대 inclusionAI: Ling 3.1 Flash

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