inclusionAI: Ling 3.1 Flash is een tekstmodel van inclusionAI, uitgebracht op 2026-10-02. Reka Flash 3 is een tekstmodel van Reka AI, uitgebracht op 2025-03-12. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstinvoer en tekstuitvoer, dus geen van beide verwerkt afbeeldingen, audio of andere niet-tekstuele modaliteiten. Het belangrijkste structurele verschil tussen hen is schaal: Ling 3.1 Flash heeft een contextvenster van 1.000.000 tokens, terwijl Reka Flash 3 een contextvenster van 65.536 tokens heeft.
Dat verschil in contextlengte is het duidelijkste verschil in mogelijkheden. Ling 3.1 Flash kan ongeveer vijftien keer meer tekst in een enkele aanvraag verwerken, wat belangrijk is voor lange documenten, grote codebases, uitgebreide transcripten of meerstaps agent-runs waarbij je de hele geschiedenis in één aanroep wilt houden. Reka Flash 3 is gebouwd rond kortere invoer. Qua parameters ondersteunt Ling 3.1 Flash een bredere set, waaronder tools en tool_choice, logit_bias, min_p en repetition_penalty, die geen van alle in de lijst van Reka Flash 3 voorkomen. Beide modellen ondersteunen reasoning en include_reasoning, structured_outputs, response_format aan de Ling-kant, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs en top_logprobs, dus basis-sampling en gestructureerde generatie zijn op beide beschikbaar. Tool calling is de praktische scheidslijn: alleen Ling 3.1 Flash vermeldt tools en tool_choice, dus als je applicatie function calling nodig heeft, is dat het model om te gebruiken.
Voor dagelijks werk kies je op basis van de vorm van de aanvraag, niet op basis van claims over ruwe kwaliteit. Als je een lang contract samenvat, door een grote repository zoekt, of een agent draait die context over vele beurten opbouwt, is Ling 3.1 Flash de natuurlijke keuze, omdat het venster van 1.000.000 tokens alles in één prompt houdt en de tool-ondersteuning past bij agent-loops. Als je prompts kort zijn, zoals classificatie, extractie, het herschrijven van een paragraaf, of een enkelvoudige vraag met een bescheiden hoeveelheid referentietekst, is Reka Flash 3 een redelijke keuze en de prijs voor uitvoer is de goedkoopste van de twee. Qua invoerprijs zit Ling 3.1 Flash aan de goedkopere kant, dus workloads die invoerzwaar zijn en binnen 65.536 tokens passen, kunnen qua kosten nog steeds naar Ling 3.1 Flash neigen, terwijl uitvoerzware workloads Reka Flash 3 bevoordelen. Controleer de actuele prijstabel op deze pagina voor de werkelijke cijfers voordat je je vastlegt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een standaard chat completions-aanvraag met je messages-array, en stelt het model-veld in. De enige verandering tussen de twee is die string: gebruik inclusionai/ling-3.1-flash voor Ling 3.1 Flash en rekaai/reka-flash-3 voor Reka Flash 3. Je bestaande OpenAI SDK-code, aanvraagvorm en response-parsing blijven zoals ze zijn, dus overstappen is een aanpassing van één regel en je kunt verschillende aanvragen naar verschillende modellen routeren vanuit dezelfde codebase.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Reka Flash 3 de betere keuze is. Als je taak uitvoerzwaar is met korte invoer, maakt de goedkopere uitvoerprijs het de economischere optie, en de parameterset dekt de gebruikelijke sampling- en gestructureerde-uitvoerbesturingselementen die de meeste applicaties nodig hebben. Het heeft ook de eerdere releasedatum, dus teams die al prompts en evaluaties hebben afgestemd op dit model kunnen het blijven gebruiken zonder iets aan te passen. Ling 3.1 Flash blijft de keuze wanneer je het grotere contextvenster of tool calling nodig hebt, maar voor compacte, uitvoergedreven aanvragen houdt Reka Flash 3 zich staande.