inclusionAI: Ling 3.1 Flash tegen Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Een vergelijking naast elkaar van inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$ 0,16 / 1M tekstdelen (≈ € 0,14)) en Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Aanbieder | inclusionAI | Meta |
| Invoer | US$ 0,16 / 1M tekstdelen (≈ € 0,14) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Uitvoer | US$ 0,47 / 1M tekstdelen (≈ € 0,42) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) |
| Cache lezen | US$ 0,03 / 1M tekstdelen (≈ € 0,03) | US$ 0,00700 / 1M tekstdelen (≈ € 0,00623) |
| Webzoeken | - | US$ 8,75 / 1K zoekopdrachten (≈ € 7,79) |
| Contextvenster | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Maximale output | 262.144 | 943.718 |
| Invoer | text | text, image, video, file |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 2 okt 2026 | 21 aug 2026 |
Belangrijkste verschillen
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash is 55% goedkoper op inputtokens.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash is 32% goedkoper op outputtokens.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000394 met inclusionAI: Ling 3.1 Flash en US$ 0,000700 met Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
In detail
inclusionAI: Ling 3.1 Flash is een tekstmodel van inclusionAI, uitgebracht op 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2026-08-21. Beide worden aangeboden via api14 in de categorie tekst, dus op het eerste gezicht bezetten ze dezelfde plek in een modelkiezer. De verschillen komen naar voren in wat elk als invoer accepteert en in hoe elk geprijsd is.
Qua mogelijkheden lopen de twee vooral uiteen op het gebied van modaliteiten. Ling 3.1 Flash neemt tekst in en geeft tekst terug. Muse Spark 1.2 Contributor geeft ook tekst terug, maar accepteert naast tekst ook afbeelding-, video- en bestandsinvoer, waardoor het de enige van de twee is die naar iets anders kan kijken dan een reeks tekens. De contextlengte is in de praktijk gelijk: Ling 3.1 Flash vermeldt 1.000.000 tokens en Muse Spark 1.2 Contributor vermeldt 1.048.576 tokens, een verschil dat klein genoeg is om geen beslissing te sturen. De parameterlijsten overlappen sterk, beide bieden tools, structured outputs, reasoning controls, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format en max_tokens. Ling 3.1 Flash biedt daarnaast frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed en stop, wat van belang is als je vertrouwt op logprobs, deterministische seeding of bias op tokenniveau. Muse Spark 1.2 Contributor biedt reasoning_effort, wat Ling 3.1 Flash niet vermeldt.
Om tussen hen te kiezen, begin je bij de invoer. Als je taak een screenshot, een grafiek, een PDF of een videoframe bevat, is Muse Spark 1.2 Contributor degene die het kan accepteren, want Ling 3.1 Flash is alleen tekst. Als je taak pure tekst is met een lange context, zoals het samenvatten van een groot corpus, zoeken door een grote documentenset of het draaien van een agent-lus over tekst-tool-aanroepen, zijn beide geschikt en de contextvensters liggen dicht genoeg bij elkaar om te negeren. In dat geval zijn de beslissers prijs en parameters. Ling 3.1 Flash is de goedkoopste van de twee op invoer, terwijl Muse Spark 1.2 Contributor de goedkoopste van de twee is op uitvoer, dus de betere keuze hangt af van je verhouding tussen invoer en uitvoer. Een workload die grote prompts verstuurt en korte antwoorden terugkrijgt neigt naar Ling 3.1 Flash. Een workload met kleine prompts en lange generaties neigt naar Muse Spark 1.2 Contributor. Als je logprobs, top_logprobs, seed of logit_bias nodig hebt, is Ling 3.1 Flash hier de enige optie, want Muse Spark 1.2 Contributor vermeldt ze niet. Als je wilt afstemmen hoeveel reasoning effort het model besteedt, biedt Muse Spark 1.2 Contributor reasoning_effort en Ling 3.1 Flash niet.
Een van beide aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de gateway OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je sleutel mee en stelt het model-veld in op de id die je wilt. De enige verandering tussen de twee is die string: gebruik inclusionai/ling-3.1-flash voor Ling 3.1 Flash, of meta/muse-spark-1.2-contributor voor Muse Spark 1.2 Contributor. Je request body, je messages-array, je tool-definities en je response-parsing blijven zoals ze zijn. Als je al code hebt geschreven tegen de OpenAI chat completions-vorm, is het wisselen van model een bewerking van één regel, en je kunt beide id's in een config-map houden en per verzoek routeren zonder twee clients te onderhouden.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "inclusionai/ling-3.1-flash" naar "meta/muse-spark-1.2-contributor", prompts, streaming en tools blijven werken.
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": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4