Meta: Muse Spark 1.3 Contributor kontra Reka Flash 3
Porównanie Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) i Reka Flash 3 (0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Meta | Reka AI |
| Wejście | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) |
| Wyjście | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Odczyt z cache | 0,00700 USD / 1M tokenów (≈ 0,0274 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 8,75 USD / 1K wyszukiwań (≈ 34,28 zł) | - |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 65 536 |
| Maks. wyjście | 943 718 | 58 982 |
| Wejście | text, image, video, file | text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 2 wrz 2026 | 12 mar 2025 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor przyjmuje 16.0× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Tylko Meta: Muse Spark 1.3 Contributor obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000700 USD z Meta: Muse Spark 1.3 Contributor i 0,000700 USD z Reka Flash 3.
Szczegółowo
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor to model tekstowy od Meta, wydany 2 września 2026. Reka Flash 3 to model tekstowy od Reka AI, wydany 12 marca 2025. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc na poziomie podstawowego generowania zajmują to samo miejsce w Twoim stosie. Różnice ujawniają się w tym, co możesz im podać, ile możesz im podać naraz i które parametry żądania akceptują.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi danych wejściowych. Muse Spark 1.3 Contributor akceptuje okno kontekstu o rozmiarze 1 048 576 tokenów, podczas gdy Reka Flash 3 akceptuje 65 536 tokenów, więc model od Meta daje znacznie większy zbiór roboczy dla długich dokumentów lub rozszerzonych rozmów. Muse Spark 1.3 Contributor przyjmuje także dane wejściowe tekstowe, obrazowe, wideo i plikowe, natomiast Reka Flash 3 przyjmuje wyłącznie tekst. W zakresie wywoływania narzędzi te dwa modele również nie są równoważne: Muse Spark 1.3 Contributor obsługuje tools i tool_choice, a Reka Flash 3 ich nie wymienia. Oba udostępniają structured outputs, reasoning i include_reasoning, więc generowanie strukturalne i ślady rozumowania są dostępne po obu stronach. Listy parametrów różnią się w innych miejscach: Reka Flash 3 obsługuje frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed i stop, których Muse Spark 1.3 Contributor nie wymienia, natomiast Muse Spark 1.3 Contributor obsługuje repetition_penalty, reasoning_effort i response_format, których Reka Flash 3 nie wymienia. Pod względem ceny oba są mniej więcej takie same zarówno dla danych wejściowych, jak i wyjściowych, więc koszt nie jest tu czynnikiem decydującym.
W przypadku większości nowych zadań sięgnij najpierw po Muse Spark 1.3 Contributor. Jeśli Twoje zadanie obejmuje długi materiał źródłowy, taki jak pełne repozytorium, obszerny kontrakt lub wielogodzinny transkrypt, większe okno kontekstu usuwa potrzebę dzielenia na fragmenty i sklejania. Jeśli dane wejściowe obejmują zrzuty ekranu, diagramy, klatki wideo lub załączone pliki, jest to jedyny z tych dwóch, który je przyjmuje. Jeśli Twoja aplikacja jest agentowa i zależy od wywołań narzędzi, albo chcesz sterować głębokością rozumowania za pomocą reasoning_effort, ponownie jest to jedyna opcja. Reka Flash 3 pozostaje rozsądnym wyborem, gdy dane wejściowe są zwykłym tekstem, Twój prompt mieści się wygodnie w 65 536 tokenach, a Ty chcesz mieć kontrolę próbkowania, której Muse Spark 1.3 Contributor nie udostępnia, taką jak seed dla powtarzalnych uruchomień, logprobs i top_logprobs do sprawdzania pewności na poziomie tokenów, albo frequency_penalty i presence_penalty do dostrajania powtórzeń. To praktyczne powody, by wybrać go do środowisk ewaluacyjnych, klasyfikacji z odczytami pewności i krótkich przekształceń tekstu.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ endpoint jest zgodny z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na bazowy adres URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Przełączanie między nimi to zmiana jednego ciągu znaków: użyj meta/muse-spark-1.3-contributor albo rekaai/reka-flash-3. Kształt treści żądania, tablica messages i parsowanie odpowiedzi pozostają identyczne, więc możesz utrzymać jedną ścieżkę kodu i zamieniać identyfikator na żądanie lub na środowisko. Jedna rzecz, na którą trzeba uważać, to parametry: jeśli wyślesz seed lub logprobs do Muse Spark 1.3 Contributor, albo tools lub reasoning_effort do Reka Flash 3, wywołanie nie zachowa się tak, jak na drugim modelu, więc warunkuj te pola na podstawie identyfikatora modelu, który wysyłasz.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meta/muse-spark-1.3-contributor" na "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"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