Meta: Muse Spark 1.3 tegen Mistral: Mistral Large 4
Een vergelijking naast elkaar van Meta: Muse Spark 1.3 (US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,92)) en Mistral: Mistral Large 4 (US$ 2,45 / 1M tekstdelen (≈ € 2,20)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Meta: Muse Spark 1.3 | Mistral: Mistral Large 4 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Meta | Mistral |
| Invoer | US$ 4,38 / 1M tekstdelen (≈ € 3,92) | US$ 2,45 / 1M tekstdelen (≈ € 2,20) |
| Uitvoer | US$ 14,88 / 1M tekstdelen (≈ € 13,33) | US$ 7,35 / 1M tekstdelen (≈ € 6,59) |
| Cache lezen | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,25 / 1M tekstdelen (≈ € 0,22) |
| Webzoeken | US$ 8,75 / 1K zoekopdrachten (≈ € 7,84) | - |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Maximale output | 943.718 | 262.144 |
| Invoer | text, image, video, file | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 2 sep 2026 | 6 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Mistral: Mistral Large 4 is 44% goedkoper op inputtokens.
- Mistral: Mistral Large 4 is 51% goedkoper op outputtokens.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,01 met Meta: Muse Spark 1.3 en US$ 0,00613 met Mistral: Mistral Large 4.
In detail
Meta: Muse Spark 1.3 is een tekstmodel van Meta, en Mistral: Mistral Large 4 is een tekstmodel van Mistral. Beide worden op api14 aangeboden als chatmodellen met een enkele tekstuitvoer, dus van buitenaf lijken ze op elkaar: je stuurt een verzoek en krijgt tekst terug. De verschillen die voor een ontwikkelaar van belang zijn, zitten in wat je ze kunt voeren, welke sampling- en regelparameters ze accepteren, en welke goedkoper is om te draaien.
De twee modellen delen dezelfde contextlengte van 1048576 tokens, dus geen van beide heeft een voordeel in hoeveel je in een enkel verzoek kunt stoppen. Waar ze uiteenlopen is de inputmodaliteit. Muse Spark 1.3 accepteert tekst-, afbeeldings-, video- en bestandsinvoer, terwijl Mistral Large 4 alleen tekst en afbeeldingen accepteert. Als je pijplijn een model direct een video of een documentbestand moet kunnen geven, is Muse Spark 1.3 degene die dat kan. Hun parameteroppervlakken verschillen ook. Muse Spark 1.3 biedt include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k en de gebruikelijke sampling-regelaars. Mistral Large 4 biedt ook reasoning-regelaars, plus frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs en top_logprobs. Dus als je deterministische runs wilt via seed, of token-level log probabilities voor scoring en debugging, dan geeft Mistral Large 4 je die en Muse Spark 1.3 niet. Beide ondersteunen tools, tool_choice, structured_outputs en response_format, dus function calling en JSON-vormige uitvoer zijn op beide beschikbaar.
Voor taakselectie begin je aan de invoerkant. Als je workload alleen tekst is, of tekst plus afbeeldingen, zijn beide modellen levensvatbaar en worden de beslissende factoren kosten en de extra regelaars. Mistral Large 4 is de goedkopere van de twee op zowel invoer als uitvoer, dus voor tekst- of afbeeldingsworkloads met hoog volume waarbij je geen video- of bestandsinvoer nodig hebt, is het de zuiniger standaardkeuze. Pak Muse Spark 1.3 wanneer het verzoek zelf video of een bestand bevat dat je liever niet eerst naar tekst converteert, want dat is een capaciteit die Mistral Large 4 niet vermeldt. Als je logprobs of top_logprobs nodig hebt voor ranking, betrouwbaarheidsschattingen of evaluatieharnassen, of een seed voor reproduceerbare sampling, dan past Mistral Large 4 beter ongeacht de prijs.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de gateway OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande OpenAI-client op de api14 base-URL, stuurt je sleutel mee en stelt het model-veld in. De enige verandering tussen de twee is die string: gebruik meta/muse-spark-1.3 voor Muse Spark 1.3 en mistralai/mistral-large-4-0 voor Mistral Large 4. Al het andere in de request body, messages, tools, response_format, max_tokens, blijft waar het is. Dat maakt wisselen goedkoop om te testen: draai dezelfde prompt tegen beide ids, vergelijk de uitvoer op je eigen data, en houd degene die zich beter gedraagt voor de taak.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het duurdere model de juiste keuze is. Als je invoer video of een bestandsbijlage bevat, kan Mistral Large 4 die niet accepteren, dus Muse Spark 1.3 is tussen de twee de enige optie. Hetzelfde geldt als je specifiek top_k of repetition_penalty in je sampling-opzet wilt, want die staan op Muse Spark 1.3 en niet op Mistral Large 4. Buiten die gevallen is het goedkopere model met de bredere parameterset meestal het verstandige startpunt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "meta/muse-spark-1.3" naar "mistralai/mistral-large-4-0", 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": "mistralai/mistral-large-4-0",
"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