inclusionAI: Ling 3.1 Flash 대 Mistral: Ministral 3 8B 2512
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 inclusionAI: Ling 3.1 Flash(US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩212))와(과) Mistral: Ministral 3 8B 2512(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | inclusionAI | Mistral |
| 입력 | US$0.16 / 100만 토큰 (≈ ₩212) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 출력 | US$0.47 / 100만 토큰 (≈ ₩637) | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) |
| 캐시 읽기 | US$0.03 / 100만 토큰 (≈ ₩42) | US$0.05 / 100만 토큰 (≈ ₩71) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 | 262,144 |
| 최대 출력 | 262,144 | 209,715 |
| 입력 | text | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 2. | 2025. 12. 2. |
주요 차이점
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 입력 토큰 가격이 70% 더 저렴합니다.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash의 출력 토큰 가격이 10% 더 저렴합니다.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash는(은) 3.8배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) inclusionAI: Ling 3.1 Flash만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 inclusionAI: Ling 3.1 Flash에서 US$0.000394, Mistral: Ministral 3 8B 2512에서 US$0.000788입니다.
자세히 보기
inclusionAI: Ling 3.1 Flash는 inclusionAI의 텍스트 모델로, 2026년 10월에 출시되었습니다. Mistral: Ministral 3 8B 2512는 Mistral의 텍스트 모델로, 2025년 12월에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 채팅 스타일 모델로 제공되며, 둘 다 OpenAI 호환 클라이언트에서 호출할 수 있는 범용 모델을 원하는 개발자를 대상으로 합니다. 주요 구조적 차이는 Ling 3.1 Flash가 훨씬 더 큰 컨텍스트 모델인 반면, Ministral 3 8B 2512는 이미지도 받아들이는 더 작은 모델이라는 점입니다.
기능 면에서 Ling 3.1 Flash는 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하는 반면, Ministral 3 8B 2512는 262144 토큰을 제공합니다. 따라서 프롬프트나 검색된 컨텍스트가 매우 길 때 Ling 3.1 Flash를 선택하게 되는데, 단일 호출에 훨씬 더 많은 자료를 담을 수 있기 때문입니다. Ministral 3 8B 2512는 텍스트와 이미지 입력을 모두 받아들이므로, 둘 중 이미지를 볼 수 있는 유일한 모델이며, Ling 3.1 Flash는 텍스트만 받습니다. Ling 3.1 Flash는 또한 Ministral 3 8B 2512에는 없는 추론 관련 파라미터를 노출하는데, 이는 추론 단계를 제어하거나 검사하려는 경우 중요합니다. 둘 다 도구 호출과 구조화된 출력을 지원하므로, 그 부분에서는 어느 쪽도 우위가 없습니다. Ling 3.1 Flash는 입력에서 더 저렴한 옵션이고, Ministral 3 8B 2512는 출력에서 더 저렴한 옵션이므로, 비용 구도는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 따라 달라집니다. 실제 수치는 실시간 가격표를 확인하세요.
실용적인 선택으로, 긴 문서, 대규모 코드베이스, 긴 대화 기록을 입력할 때, 그리고 추가적인 추론 제어나 더 낮은 입력 비용을 원할 때 Ling 3.1 Flash를 선택하세요. 작업에 텍스트와 함께 이미지가 포함될 때, 출력이 길고 더 낮은 출력 비용을 원할 때, 또는 262144 토큰 윈도우로 이미 작업에 충분할 때 Ministral 3 8B 2512를 선택하세요. 프롬프트가 짧고 응답이 길면 청구서의 출력 측이 지배적이 되어 Ministral 3 8B 2512에 유리합니다. 프롬프트가 길고 응답이 짧으면 입력 측이 지배적이 되어 Ling 3.1 Flash에 유리합니다.
api14를 통해 두 모델 중 하나를 호출하는 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. Ling 3.1 Flash에는 inclusionai/ling-3.1-flash를 사용하고, Ministral 3 8B 2512에는 mistralai/ministral-8b-2512를 사용하세요. messages, tools, response format 필드는 그대로 유지되므로, 모델 전환은 재작성이 아니라 한 줄 수정입니다.
다른 모델이 이기는 경우도 여전히 있습니다. 이미지 입력이 필요하면 Ling 3.1 Flash는 도움이 되지 않으므로, Ministral 3 8B 2512가 둘 중 유일한 옵션입니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우나 추론 제어가 필요하면 Ministral 3 8B 2512는 Ling 3.1 Flash에 필적할 수 없으므로, 선택은 반대 방향으로 갑니다. 어느 쪽이 더 강한지에 대한 일반적인 감각이 아니라, 요청의 형태에 모델을 맞추세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "inclusionai/ling-3.1-flash"에서 "mistralai/ministral-8b-2512"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "mistralai/ministral-8b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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