inclusionAI: Ling 3.1 Flash tegen Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Een vergelijking naast elkaar van inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$ 0,16 / 1M tekstdelen (≈ € 0,14)) en Meta: Muse Spark 1.3 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 1.3 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 (≈ € 0,63) |
| Cache lezen | US$ 0,03 / 1M tekstdelen (≈ € 0,03) | US$ 0,00700 / 1M tekstdelen (≈ € 0,00627) |
| Webzoeken | - | US$ 8,75 / 1K zoekopdrachten (≈ € 7,84) |
| 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 | 2 sep 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 1.3 Contributor.
In detail
inclusionAI: Ling 3.1 Flash is een tekstmodel van inclusionAI, uitgebracht op 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2026-09-02. Beide worden via api14 als tekstcategorie modellen geserveerd, en beide nemen tekst in en geven tekst uit. De naam vertelt je iets over de positionering: Flash suggereert een slanke, snelle optie, terwijl het label Contributor op het Meta-model suggereert een specifiek niveau binnen de Muse Spark-lijn van Meta in plaats van een algemeen vlaggenschip.
De twee verschillen het meest op inputmodaliteiten en context. Ling 3.1 Flash accepteert alleen tekst, terwijl Muse Spark 1.3 Contributor tekst, beeld, video en bestand inputs accepteert, dus alles wat te maken heeft met een screenshot, een clip of een geüpload document wijst naar het Meta-model. Contextlengte is effectief hetzelfde: Ling 3.1 Flash biedt 1.000.000 tokens en Muse Spark 1.3 Contributor biedt 1.048.576 tokens, een verschil van ongeveer vijf procent dat een echte werkbelasting niet zal bepalen. Wat betreft parameters, Ling 3.1 Flash toont een breder set, inclusief frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs en een simpele reasoning flag. Muse Spark 1.3 Contributor dekt de kern sampling- en toolparameters plus reasoning_effort, waarmee je de intensiteit van het redeneren kunt afstemmen in plaats van het alleen aan of uit te zetten. Geen van de modellen wordt als uniek ondersteunend voor tools, gestructureerde outputs of redeneren vermeld, dus behandel die als beschikbaar voor beide.
Voor dagelijkse taken kies je Ling 3.1 Flash wanneer je input puur tekst is en je fijne controle wilt over sampling en decoding. De logprobs en top_logprobs ondersteuning maakt het de betere keuze voor classificatie, scoren, reranking of elke pipeline waarin je de betrouwbaarheid op token niveau inspectieert, en de seed- en penalty-parameters helpen wanneer je reproduceerbare of zorgvuldig gevormde output nodig hebt. Kies Muse Spark 1.3 Contributor wanneer het verzoek een afbeelding, een video of een bestand bevat, aangezien Ling 3.1 Flash die helemaal niet kan accepteren. Het is ook de natuurlijke keuze wanneer je de redeneerinspanning per verzoek wilt afstemmen in plaats van redeneren als geheel in te schakelen.
Het aanroepen van een van de modellen via api14 werkt op dezelfde manier. Beide zijn OpenAI-compatibel, dus je wijst je bestaande client naar de api14 basis URL, stuurt je key en stelt het model veld in op inclusionai/ling-3.1-flash of meta/muse-spark-1.3-contributor. Alles anders in het request body, messages, temperature, max_tokens, tools, response_format, blijft zoals het is. Het overschakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model ID, wat het goedkoop maakt om verzoeken te routeren op basis van inhoudstype, tekst-only taken naar Ling 3.1 Flash, alles met een bijlage naar Muse Spark 1.3 Contributor.
Kosten zijn het ene gebied waar de keuze niet eenduidig is. Ling 3.1 Flash is het goedkopere van de twee op input, terwijl Muse Spark 1.3 Contributor goedkoper is op output. De live prijsentabel op deze pagina bevat de werkelijke getallen, dus controleer deze tegen je verwachte input-naar-output verhouding voordat je je vastlegt. Als je werkbelasting input-intensief is, zoals lange documentanalyse, zal Ling 3.1 Flash meestal beter uitpakken. Als het output-intensief is, zoals lange generaties vanuit korte prompts, is Muse Spark 1.3 Contributor waarschijnlijk de betere keuze, en het brengt multimodale input mee.
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-1.3-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-1.3-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