Meta: Muse Spark Open 대 Reflection: Beam 1.0 501B A23B
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Muse Spark Open(US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896))와(과) Reflection: Beam 1.0 501B A23B(US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Meta: Muse Spark Open | Reflection: Beam 1.0 501B A23B | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | Reflection |
| 입력 | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) | US$1.05 / 100만 토큰 (≈ ₩1,415) |
| 출력 | US$14.88 / 100만 토큰 (≈ ₩20,047) | US$3.50 / 100만 토큰 (≈ ₩4,717) |
| 캐시 읽기 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,048,576 |
| 최대 출력 | 943,718 | 943,718 |
| 입력 | text, image, video, file, audio | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 10. 16. |
주요 차이점
- Reflection: Beam 1.0 501B A23B의 입력 토큰 가격이 76% 더 저렴합니다.
- Reflection: Beam 1.0 501B A23B의 출력 토큰 가격이 76% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Muse Spark Open에서 US$0.01, Reflection: Beam 1.0 501B A23B에서 US$0.00280입니다.
자세히 보기
Meta: Muse Spark Open은 2026년 10월 15일에 출시된 Meta의 텍스트 모델입니다. Reflection: Beam 1.0 501B A23B는 그다음 날인 2026년 10월 16일에 출시된 Reflection의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 같은 텍스트 카테고리로 제공되며, 지원하는 파라미터의 긴 목록도 동일하게 노출하므로, 통합 관점에서는 서류상 매우 비슷해 보입니다. 두 제공자 사이의 주요 구조적 차이는 Meta의 모델은 입력으로 텍스트 이상을 받아들이는 반면, Reflection의 모델은 텍스트 전용이라는 점입니다.
그 입력 차이가 가장 명확한 구분점입니다. Muse Spark Open은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일, 오디오 입력을 받아들이고 텍스트를 반환합니다. Beam 1.0 501B A23B는 텍스트만 받아들이고 텍스트를 반환합니다. 둘 다 컨텍스트 길이를 1,048,576 토큰으로 명시하므로, 어느 쪽에 얼마나 많이 넣을 수 있는지에는 의미 있는 차이가 없습니다. 정성적 비교에서는 더 큰 컨텍스트를 의미 있게 다르지 않음으로 표시합니다. 어느 모델도 도구, 구조화된 출력 또는 추론을 지원하는 유일한 모델로 특별히 지목되지 않으므로, 주어진 사실만 놓고 보면 그런 기능들은 사실상 동점입니다. 가격에서는 Beam 1.0 501B A23B가 입력과 출력 모두에서 더 저렴한 옵션이지만, 이 페이지의 실시간 가격 표에 정확한 숫자가 있습니다.
작업 선택에서 결정적 요인은 무엇을 보내야 하는가입니다. 워크로드가 순수 텍스트(채팅, 요약, 코드, 추출, 텍스트 데이터에 대한 도구 호출)라면, Beam 1.0 501B A23B가 자연스러운 기본값입니다. 둘 중 더 저렴하고 같은 컨텍스트 창과 같은 파라미터 표면을 제공하기 때문입니다. 입력에 이미지, 비디오, 오디오 또는 파일이 포함된다면 Muse Spark Open을 호출해야 합니다. Beam 1.0 501B A23B는 그러한 모달리티를 전혀 받아들이지 않기 때문입니다. 때때로 스크린샷이나 녹음을 첨부하는 혼합 파이프라인은 분기하기보다 Muse Spark Open으로 표준화해야 합니다. 다만 텍스트 전용 경로가 충분히 흔해서 가격 차이가 편의성보다 더 중요할 경우는 예외입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 같은 base URL로 지정하고, 같은 요청 본문 형태(messages, temperature, max_tokens, tools, response_format 등)를 보내며, 같은 키로 인증합니다. 둘 사이에서 바뀌는 것은 모델 id 문자열뿐입니다. Meta의 모델에는 "meta/muse-spark-open"을 사용하고 Reflection의 모델에는 "reflection/beam-1.0-501b-a23b"를 사용합니다. 스트리밍, 재시도, 오류 처리를 포함해 코드의 다른 모든 것은 동일하게 유지할 수 있으므로, 전환이나 A/B 테스트가 한 줄 변경으로 가능합니다.
다른 곳에서 멀티모달 요구가 있더라도 텍스트 전용 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 작업이 순수 텍스트이고 비용에 민감할 때, Beam 1.0 501B A23B는 컨텍스트 길이와 파라미터 지원은 동일하면서 입력과 출력 가격 모두에서 우위를 차지합니다. Muse Spark Open은 이미지, 비디오, 오디오 클립 또는 파일을 프롬프트에 넣어야 할 때에만 필요해집니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta/muse-spark-open"에서 "reflection/beam-1.0-501b-a23b"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": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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