Meta: Muse Spark 1.3 Contributor tegen Reka Flash 3
Een vergelijking naast elkaar van Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31)) en Reka Flash 3 (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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Meta | Reka AI |
| Invoer | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Uitvoer | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) | US$ 0,70 / 1M tekstdelen (≈ € 0,62) |
| Cache lezen | US$ 0,00700 / 1M tekstdelen (≈ € 0,00623) | - |
| Webzoeken | US$ 8,75 / 1K zoekopdrachten (≈ € 7,79) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 65.536 |
| Maximale output | 943.718 | 58.982 |
| Invoer | text, image, video, file | text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 2 sep 2026 | 12 mrt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor leest 16.0× meer context (1.048.576 tokens).
- Alleen Meta: Muse Spark 1.3 Contributor ondersteunt tool-aanroepen.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000700 met Meta: Muse Spark 1.3 Contributor en US$ 0,000700 met Reka Flash 3.
In detail
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor is een tekstmodel van Meta, uitgebracht op 2 september 2026. Reka Flash 3 is een tekstmodel van Reka AI, uitgebracht op 12 maart 2025. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstuitvoer, dus op het niveau van basisgeneratie bezetten ze dezelfde plek in je stack. De verschillen komen naar voren in wat je ze kunt voeren, hoeveel je ze in een keer kunt voeren, en welke aanvraagparameters ze accepteren.
De duidelijkste scheiding is context en invoerverwerking. Muse Spark 1.3 Contributor accepteert een contextvenster van 1.048.576 tokens, terwijl Reka Flash 3 65.536 tokens accepteert, dus het Meta model geeft je een veel grotere werkset voor lange documenten of uitgebreide gesprekken. Muse Spark 1.3 Contributor accepteert ook tekst, afbeelding, video en bestandsinvoer, terwijl Reka Flash 3 alleen tekst accepteert. Op het gebied van tool calling zijn de twee ook niet gelijkwaardig: Muse Spark 1.3 Contributor ondersteunt tools en tool_choice, en Reka Flash 3 vermeldt ze niet. Beide bieden structured outputs, reasoning en include_reasoning, dus gestructureerde generatie en reasoning traces zijn aan beide kanten beschikbaar. De parameterlijsten divergeren elders: Reka Flash 3 ondersteunt frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed en stop, die Muse Spark 1.3 Contributor niet vermeldt, terwijl Muse Spark 1.3 Contributor repetition_penalty, reasoning_effort en response_format ondersteunt, die Reka Flash 3 niet vermeldt. Qua prijs zijn de twee ongeveer hetzelfde voor zowel invoer als uitvoer, dus kosten zijn hier niet de beslissende factor.
Voor de meeste nieuwe werkzaamheden kun je het beste eerst naar Muse Spark 1.3 Contributor grijpen. Als je taak lang bronmateriaal betreft, zoals een volledige repository, een lang contract of een transcript van meerdere uren, dan verwijdert het grotere contextvenster de noodzaak om op te delen en aan elkaar te plakken. Als je invoer screenshots, diagrammen, videoframes of bijgevoegde bestanden bevat, is het de enige van de twee die ze accepteert. Als je applicatie agentic is en afhankelijk is van tool calls, of als je de redeneerdiepte wilt sturen met reasoning_effort, is het wederom de enige optie. Reka Flash 3 blijft een redelijke keuze wanneer je invoer platte tekst is, je prompt comfortabel binnen 65.536 tokens past, en je sampling controls wilt die Muse Spark 1.3 Contributor niet blootstelt, zoals seed voor reproduceerbare runs, logprobs en top_logprobs voor het inspecteren van token-level confidence, of frequency_penalty en presence_penalty voor het afstemmen van herhaling. Dat zijn praktische redenen om het te kiezen voor evaluatieharnassen, classificatie met confidence-uitlezingen, en korte teksttransformaties.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat het endpoint OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande OpenAI-client op de api14 base URL, stuurt je sleutel, en stelt het model-veld in. Schakelen tussen de twee is een enkele stringwijziging: gebruik meta/muse-spark-1.3-contributor of rekaai/reka-flash-3. De vorm van de request body, de messages-array en het parsen van de response blijven identiek, dus je kunt een codepad behouden en de id per aanvraag of per omgeving verwisselen. Het enige waar je op moet letten zijn parameters: als je seed of logprobs naar Muse Spark 1.3 Contributor stuurt, of tools of reasoning_effort naar Reka Flash 3, zal de aanroep zich niet gedragen zoals op het andere model, dus gate die velden op de model-id die je stuurt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meta/muse-spark-1.3-contributor" naar "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"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