Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

LFM3-1.7B vs Muse Spark 1.2 Contributor: cena API, kontekst i funkcje · api14

LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Porównanie LiquidAI: LFM3-1.7B (0,28 USD / 1M tokenów (≈ 1,10 zł)) i Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	LiquidAI: LFM3-1.7B	Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Dostawca	LiquidAI	Meta
Wejście	0,28 USD / 1M tokenów (≈ 1,10 zł)	0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł)
Wyjście	0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł)	0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł)
Odczyt z cache	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,28 zł)	0,00700 USD / 1M tokenów (≈ 0,0276 zł)
Wyszukiwanie w sieci	-	8,75 USD / 1K wyszukiwań (≈ 34,45 zł)
Okno kontekstu	262 144	1 048 576
Maks. wyjście	8192	943 718
Wejście	text	text, image, video, file
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	6 lis 2026	21 sie 2026

Najważniejsze różnice

LiquidAI: LFM3-1.7B jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
Meta: Muse Spark 1.2 Contributor przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000630 USD z LiquidAI: LFM3-1.7B i 0,000700 USD z Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "liquid/lfm-3-1.7b" na "meta/muse-spark-1.2-contributor", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

LiquidAI: LFM3-1.7B: szczegóły i piaskownica →Meta: Muse Spark 1.2 Contributor: szczegóły i piaskownica →

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-1.2-contributor",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań