Meta: Muse Spark 1.3 대 OpenAI: GPT-5.4 Mini
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Muse Spark 1.3(US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,935))와(과) OpenAI: GPT-5.4 Mini(US$2.63 / 100만 토큰 (≈ ₩3,561))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Meta: Muse Spark 1.3 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | OpenAI |
| 입력 | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,935) | US$2.63 / 100만 토큰 (≈ ₩3,561) |
| 출력 | US$14.88 / 100만 토큰 (≈ ₩20,181) | US$15.75 / 100만 토큰 (≈ ₩21,368) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩712) | US$0.26 / 100만 토큰 (≈ ₩356) |
| 웹 검색 | US$8.75 / 1천 회 검색 (≈ ₩11,871) | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,484) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 400,000 |
| 최대 출력 | 943,718 | 128,000 |
| 입력 | text, image, video, file | file, image, text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 2. | 2026. 3. 17. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5.4 Mini의 입력 토큰 가격이 40% 더 저렴합니다.
- Meta: Muse Spark 1.3의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
- Meta: Muse Spark 1.3는(은) 2.6배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Muse Spark 1.3에서 US$0.01, OpenAI: GPT-5.4 Mini에서 US$0.01입니다.
자세히 보기
Meta: Muse Spark 1.3은 Meta의 텍스트 모델로, 2026년 9월 2일에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-5.4 Mini는 OpenAI의 텍스트 모델로, 2026년 3월 17일에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 제공하는 채팅 모델로 서비스되므로, 개발자 관점에서 핵심 질문은 이것들이 무엇인지가 아니라 어느 것이 눈앞의 작업에 맞는지입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 처리입니다. Muse Spark 1.3은 1,048,576 토큰의 컨텍스트를 허용하는 반면 GPT-5.4 Mini는 400,000을 허용하므로, Muse Spark 1.3이 훨씬 더 큰 윈도우입니다. 또한 Muse Spark 1.3은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일 입력을 받는 반면, GPT-5.4 Mini는 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받지만 비디오는 받지 않습니다. 도구 호출, 구조화된 출력, 추론에 관해서는 둘이 의미 있게 다르지 않으므로 어느 쪽에서든 그 기능들을 신뢰할 수 있습니다. 파라미터 표면은 작은 방식으로 다릅니다. Muse Spark 1.3은 temperature, top_p, top_k, repetition_penalty를 노출하는 반면, GPT-5.4 Mini는 대신 seed와 verbosity를 노출하며 max_tokens와 함께 max_completion_tokens를 사용합니다. 코드가 temperature나 top_k 같은 샘플링 제어에 의존한다면 그것은 Muse Spark 1.3에 유리한 점이고, 반복 가능한 실행을 위한 seed에 의존한다면 GPT-5.4 Mini가 그것을 제공하는 쪽입니다.
일상적인 작업에서는 모델에 무엇을 얼마나 많이 입력하는지를 기준으로 선택하세요. 매우 큰 문서, 긴 대화 기록, 또는 전체 저장소를 한 번의 호출로 요약하거나 질의한다면, Muse Spark 1.3은 청킹을 해야 하기 전까지 훨씬 더 많은 여유를 주며, 비디오 입력 덕분에 직접 프레임을 추출하지 않고 비디오를 전달할 수 있습니다. 입력이 평범한 크기의 프롬프트, 채팅 턴, 스크린샷, 첨부 파일이라면 GPT-5.4 Mini가 합리적인 기본값이며, seed 파라미터는 실행 간에 안정적인 출력을 원할 때 도움이 됩니다. 비용은 추측하기보다 실시간 가격표에서 확인할 가치가 있습니다. GPT-5.4 Mini는 입력에서 둘 중 더 저렴하고, Muse Spark 1.3은 출력에서 둘 중 더 저렴합니다. 즉, 더 저렴한 선택은 입력 대 출력 토큰의 비율에 달려 있으므로, 많이 읽고 적게 쓰는 워크로드는 한쪽으로 기울고, 긴 응답을 생성하는 워크로드는 다른 쪽으로 기울습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 동일한 base URL로 향하게 하고, 동일한 chat completions 요청 형태를 보내며, 모델 id만 바꾸면 됩니다. Muse Spark 1.3에는 "meta/muse-spark-1.3"을, GPT-5.4 Mini에는 "openai/gpt-5.4-mini"를 사용하세요. messages 배열, 도구 정의, response_format, 추론 설정은 변경 없이 그대로 이어집니다. 한 가지 주의할 점은 파라미터입니다. temperature나 top_k를 설정하면 그것은 Muse Spark 1.3에 적용되고, seed나 verbosity를 설정하면 그것은 GPT-5.4 Mini에 적용되므로, 같은 코드를 둘 다로 라우팅한다면 그 필드들을 보호해야 합니다.
더 작은 윈도우가 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 작업이 짧고 출력이 많은 경우, GPT-5.4 Mini는 입력에서 더 저렴하고 결코 채우지 않을 컨텍스트에 비용을 지불하지 않으며, seed 지원 덕분에 실행을 정확히 재현하기가 더 쉽습니다. 반대로 비디오 입력이나 백만 토큰 윈도우가 필요하다면, Muse Spark 1.3이 둘 중 유일하게 그것을 제공하며, 더 낮은 출력 비용은 긴 생성에 도움이 됩니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta/muse-spark-1.3"에서 "openai/gpt-5.4-mini"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": "openai/gpt-5.4-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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