inclusionAI: Ling 3.1 Flash kontra Mistral: Ministral 3 8B 2512
Porównanie inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł)) i Mistral: Ministral 3 8B 2512 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | |
|---|---|---|
| Dostawca | inclusionAI | Mistral |
| Wejście | 0,16 USD / 1M tokenów (≈ 0,62 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) |
| Wyjście | 0,47 USD / 1M tokenów (≈ 1,85 zł) | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł) |
| Odczyt z cache | 0,03 USD / 1M tokenów (≈ 0,12 zł) | 0,05 USD / 1M tokenów (≈ 0,21 zł) |
| Okno kontekstu | 1 000 000 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 262 144 | 209 715 |
| Wejście | text | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 2 paź 2026 | 2 gru 2025 |
Najważniejsze różnice
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash jest o 70% tańszy na tokenach wejściowych.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash jest o 10% tańszy na tokenach wyjściowych.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash przyjmuje 3.8× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko inclusionAI: Ling 3.1 Flash obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000394 USD z inclusionAI: Ling 3.1 Flash i 0,000788 USD z Mistral: Ministral 3 8B 2512.
Szczegółowo
inclusionAI: Ling 3.1 Flash to model tekstowy od inclusionAI, wydany w październiku 2026. Mistral: Ministral 3 8B 2512 to model tekstowy od Mistral, wydany w grudniu 2025. Oba są udostępniane jako modele w stylu czatu na api14 i oba są skierowane do deweloperów, którzy chcą modelu ogólnego przeznaczenia, wywoływanego z klienta zgodnego z OpenAI. Główna różnica strukturalna polega na tym, że Ling 3.1 Flash to model o znacznie większym kontekście, a Ministral 3 8B 2512 to mniejszy model, który dodatkowo przyjmuje obrazy.
Jeśli chodzi o możliwości, Ling 3.1 Flash oferuje okno kontekstu o rozmiarze miliona tokenów, a Ministral 3 8B 2512 oferuje 262144 tokeny. To sprawia, że Ling 3.1 Flash jest tym, po który warto sięgnąć, gdy twój prompt lub pobrany kontekst są bardzo długie, ponieważ zmieścisz znacznie więcej materiału w jednym wywołaniu. Ministral 3 8B 2512 przyjmuje dane wejściowe zarówno tekstowe, jak i obrazowe, więc jako jedyny z tej dwójki może spojrzeć na obraz, a Ling 3.1 Flash przyjmuje tylko tekst. Ling 3.1 Flash udostępnia także parametry związane z rozumowaniem, których Ministral 3 8B 2512 nie ma, co ma znaczenie, jeśli chcesz kontrolować krok rozumowania lub go podejrzeć. Oba obsługują wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc żaden nie ma tu przewagi. Ling 3.1 Flash jest tańszą opcją na wejściu, a Ministral 3 8B 2512 jest tańszą opcją na wyjściu, więc obraz kosztów zależy od tego, czy twoje obciążenie jest ciężkie po stronie wejścia, czy wyjścia. Sprawdź aktualną tabelę cen, aby poznać rzeczywiste liczby.
Przy praktycznych wyborach sięgnij po Ling 3.1 Flash, gdy wprowadzasz długie dokumenty, duże bazy kodu lub długie historie rozmów oraz gdy chcesz dodatkowej kontroli nad rozumowaniem albo niższego kosztu wejścia. Sięgnij po Ministral 3 8B 2512, gdy twoje zadanie obejmuje obrazy razem z tekstem, gdy twoje wyjście jest długie i chcesz niższego kosztu wyjścia albo gdy okno 262144 tokenów jest już więcej niż wystarczające do tego zadania. Jeśli twoje prompty są krótkie, a odpowiedzi długie, strona wyjścia na rachunku będzie dominować, co przemawia za Ministral 3 8B 2512. Jeśli twoje prompty są długie, a odpowiedzi krótkie, dominuje strona wejścia, co przemawia za Ling 3.1 Flash.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Jedyna zmiana między nimi to ten ciąg: użyj inclusionai/ling-3.1-flash dla Ling 3.1 Flash albo mistralai/ministral-8b-2512 dla Ministral 3 8B 2512. Twoje pola messages, tools i response format przenoszą się bez zmian, więc przełączenie modelu to edycja jednej linii, a nie przepisywanie.
Wciąż istnieją przypadki, w których wygrywa drugi model. Jeśli potrzebujesz danych wejściowych w postaci obrazu, Ling 3.1 Flash nie pomoże, więc Ministral 3 8B 2512 jest jedyną opcją z tej dwójki. Jeśli potrzebujesz bardzo dużego okna kontekstu lub kontroli nad rozumowaniem, Ministral 3 8B 2512 nie dorówna Ling 3.1 Flash, więc wybór idzie w drugą stronę. Dopasuj model do kształtu swojego żądania, a nie do ogólnego poczucia, który jest silniejszy.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "inclusionai/ling-3.1-flash" na "mistralai/ministral-8b-2512", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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/ministral-8b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4