Meta: Muse Spark 1.3 Contributor 대 Reka Flash 3
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Muse Spark 1.3 Contributor(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))와(과) Reka Flash 3(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | Reka AI |
| 입력 | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 출력 | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) |
| 캐시 읽기 | US$0.00700 / 100만 토큰 (≈ ₩9.43) | - |
| 웹 검색 | US$8.75 / 1천 회 검색 (≈ ₩11,792) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 65,536 |
| 최대 출력 | 943,718 | 58,982 |
| 입력 | text, image, video, file | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 2. | 2025. 3. 12. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor는(은) 16.0배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Meta: Muse Spark 1.3 Contributor만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Muse Spark 1.3 Contributor에서 US$0.000700, Reka Flash 3에서 US$0.000700입니다.
자세히 보기
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor는 2026년 9월 2일에 출시된 Meta의 텍스트 모델입니다. Reka Flash 3는 2025년 3월 12일에 출시된 Reka AI의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 기본 생성 수준에서는 스택에서 같은 자리를 차지합니다. 차이는 무엇을 입력할 수 있는지, 한 번에 얼마나 많이 입력할 수 있는지, 그리고 어떤 요청 파라미터를 받아들이는지에서 드러납니다.
가장 뚜렷한 구분은 컨텍스트와 입력 처리입니다. Muse Spark 1.3 Contributor는 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우를 받아들이는 반면 Reka Flash 3는 65,536 토큰을 받아들이므로, Meta 모델은 긴 문서나 장시간 대화를 위해 훨씬 더 큰 작업 집합을 제공합니다. Muse Spark 1.3 Contributor는 또한 텍스트, 이미지, 비디오, 파일 입력을 받아들이는 반면 Reka Flash 3는 텍스트만 받아들입니다. 도구 호출에서도 둘은 동등하지 않습니다. Muse Spark 1.3 Contributor는 tools와 tool_choice를 지원하고, Reka Flash 3는 이를 나열하지 않습니다. 둘 다 구조화된 출력, reasoning, include_reasoning을 노출하므로 구조화된 생성과 추론 추적은 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다. 파라미터 목록은 다른 지점에서 갈라집니다. Reka Flash 3는 frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed, stop을 지원하지만 Muse Spark 1.3 Contributor는 이를 나열하지 않는 반면, Muse Spark 1.3 Contributor는 repetition_penalty, reasoning_effort, response_format을 지원하지만 Reka Flash 3는 이를 나열하지 않습니다. 가격은 입력과 출력 모두에서 둘이 거의 같으므로, 여기서 비용은 결정 요인이 아닙니다.
대부분의 새 작업에서는 Muse Spark 1.3 Contributor를 먼저 선택하세요. 작업에 전체 저장소, 긴 계약서, 여러 시간 분량의 녹취록 같은 긴 원본 자료가 포함된다면, 더 큰 컨텍스트 윈도우 덕분에 청크로 나누고 이어 붙일 필요가 없습니다. 입력에 스크린샷, 다이어그램, 비디오 프레임, 첨부 파일이 포함된다면, 둘 중 이것만 이를 받아들입니다. 애플리케이션이 에이전트 방식이고 도구 호출에 의존하거나, reasoning_effort로 추론 깊이를 조정하고 싶다면, 역시 이것이 유일한 선택지입니다. Reka Flash 3는 입력이 일반 텍스트이고, 프롬프트가 65,536 토큰 안에 넉넉히 들어가며, Muse Spark 1.3 Contributor가 노출하지 않는 샘플링 제어를 원할 때 여전히 합리적인 선택입니다. 예를 들어 재현 가능한 실행을 위한 seed, 토큰 수준 신뢰도를 검사하기 위한 logprobs와 top_logprobs, 반복을 조정하기 위한 frequency_penalty와 presence_penalty 같은 것입니다. 이는 평가 하네스, 신뢰도 판독값을 포함한 분류, 짧은 텍스트 변환에 이것을 선택할 실용적인 이유입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 엔드포인트가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 기본 URL로 향하게 하고, 키를 보내고, model 필드를 설정하세요. 둘 사이 전환은 문자열 하나만 바꾸면 됩니다. meta/muse-spark-1.3-contributor 또는 rekaai/reka-flash-3를 사용하세요. 요청 본문 형태, messages 배열, 응답 파싱은 동일하게 유지되므로, 하나의 코드 경로를 유지하고 요청별 또는 환경별로 id만 바꿀 수 있습니다. 한 가지 주의할 점은 파라미터입니다. Muse Spark 1.3 Contributor에 seed나 logprobs를 보내거나 Reka Flash 3에 tools나 reasoning_effort를 보내면, 호출은 다른 모델에서처럼 동작하지 않으므로, 보내는 모델 id에 따라 그 필드들을 제한하세요.
Meta 모델이 더 강한 적합처럼 보이더라도 Reka Flash 3를 선택할 이유는 여전히 있습니다. 워크로드가 짧은 텍스트 입력과 짧은 텍스트 출력이고, seed를 통한 결정적 샘플링이 필요하거나, 출력을 점수화하거나 필터링하기 위한 로그 확률이 필요하다면, Reka Flash 3는 Muse Spark 1.3 Contributor가 다루지 않는 영역을 커버하며, 프롬프트가 짧을 때 더 작은 컨텍스트는 제한이 되지 않습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta/muse-spark-1.3-contributor"에서 "rekaai/reka-flash-3"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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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