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Muse Spark 1.3 vs Mistral Large 4: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Meta: Muse Spark 1.3 대 Mistral: Mistral Large 4

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Muse Spark 1.3(US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896))와(과) Mistral: Mistral Large 4(US$2.45 / 100만 토큰 (≈ ₩3,302))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Meta: Muse Spark 1.3	Mistral: Mistral Large 4
제공업체	Meta	Mistral
입력	US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896)	US$2.45 / 100만 토큰 (≈ ₩3,302)
출력	US$14.88 / 100만 토큰 (≈ ₩20,047)	US$7.35 / 100만 토큰 (≈ ₩9,906)
캐시 읽기	US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708)	US$0.25 / 100만 토큰 (≈ ₩330)
웹 검색	US$8.75 / 1천 회 검색 (≈ ₩11,792)	-
컨텍스트 윈도우	1,048,576	1,048,576
최대 출력	943,718	262,144
입력	text, image, video, file	text, image
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2026. 9. 2.	2026. 10. 6.

주요 차이점

Mistral: Mistral Large 4의 입력 토큰 가격이 44% 더 저렴합니다.
Mistral: Mistral Large 4의 출력 토큰 가격이 51% 더 저렴합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Muse Spark 1.3에서 US$0.01, Mistral: Mistral Large 4에서 US$0.00613입니다.

자세히 보기

Meta: Muse Spark 1.3은 Meta의 텍스트 모델이고, Mistral: Mistral Large 4는 Mistral의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14에서 단일 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 겉에서 보면 비슷해 보입니다. 요청을 보내면 텍스트가 돌아옵니다. 개발자에게 중요한 차이는 무엇을 입력으로 넣을 수 있는지, 어떤 샘플링 및 제어 파라미터를 받는지, 그리고 어느 쪽이 실행 비용이 더 낮은지에 있습니다.

두 모델은 컨텍스트 길이가 1048576 토큰으로 동일하므로, 단일 요청에 얼마나 많이 넣을 수 있는지에서는 어느 쪽도 우위가 없습니다. 차이가 나는 지점은 입력 모달리티입니다. Muse Spark 1.3은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일 입력을 받는 반면, Mistral Large 4는 텍스트와 이미지만 받습니다. 파이프라인에서 모델에 비디오나 문서 파일을 직접 넘겨야 한다면, 그것을 받을 수 있는 쪽은 Muse Spark 1.3입니다. 파라미터 표면도 다릅니다. Muse Spark 1.3은 include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k 및 일반적인 샘플링 제어를 노출합니다. Mistral Large 4는 reasoning 제어도 노출하며, 추가로 frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs, top_logprobs를 노출합니다. 따라서 seed를 통한 결정적 실행이나 스코어링 및 디버깅을 위한 토큰 수준 로그 확률을 원한다면, Mistral Large 4가 그것을 제공하고 Muse Spark 1.3은 제공하지 않습니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format을 지원하므로, 함수 호출과 JSON 형태 출력은 어느 쪽에서도 사용할 수 있습니다.

작업 선택은 입력 쪽에서 시작하십시오. 워크로드가 텍스트만이거나 텍스트와 이미지라면 두 모델 모두 실행 가능하며, 결정 요인은 비용과 추가 제어가 됩니다. Mistral Large 4는 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 비디오나 파일 입력이 필요 없는 대량 텍스트 또는 이미지 워크로드에서는 더 경제적인 기본값입니다. 요청 자체에 비디오나 먼저 텍스트로 변환하고 싶지 않은 파일이 포함되어 있다면 Muse Spark 1.3을 선택하십시오. 그것은 Mistral Large 4가 나열하지 않는 기능이기 때문입니다. 순위 매기기, 신뢰도 추정 또는 평가 하네스를 위해 logprobs나 top_logprobs가 필요하거나, 재현 가능한 샘플링을 위한 seed가 필요하다면 가격과 무관하게 Mistral Large 4가 더 적합합니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 설정하면 됩니다. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. Muse Spark 1.3에는 meta/muse-spark-1.3을 사용하고, Mistral Large 4에는 mistralai/mistral-large-4-0을 사용하십시오. 요청 본문의 나머지, messages, tools, response_format, max_tokens는 그대로 둡니다. 그래서 전환 테스트는 저렴합니다. 같은 프롬프트를 두 id에 대해 실행하고, 자체 데이터에서 출력을 비교하고, 해당 작업에 더 잘 동작하는 쪽을 유지하십시오.

더 비싼 모델이 올바른 선택인 경우도 여전히 있습니다. 입력에 비디오나 파일 첨부가 포함되어 있다면 Mistral Large 4는 그것을 받을 수 없으므로, 둘 중에서는 Muse Spark 1.3이 유일한 옵션입니다. 샘플링 설정에 top_k나 repetition_penalty를 특별히 원하는 경우에도 마찬가지입니다. 그것들은 Mistral Large 4가 아니라 Muse Spark 1.3에 나타나기 때문입니다. 그런 경우를 제외하면, 더 넓은 파라미터 집합을 가진 더 저렴한 모델이 보통 합리적인 시작점입니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta/muse-spark-1.3"에서 "mistralai/mistral-large-4-0"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Meta: Muse Spark 1.3 상세 정보 및 플레이그라운드 →Mistral: Mistral Large 4 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": "mistralai/mistral-large-4-0",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Meta: Muse Spark 1.3 대 Mistral: Mistral Large 4

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