Meta: Muse Spark 1.3 kontra OpenAI: GPT-5.4 Mini
Porównanie Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł)) i OpenAI: GPT-5.4 Mini (2,63 USD / 1M tokenów (≈ 10,33 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 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| Dostawca | Meta | OpenAI |
| Wejście | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł) | 2,63 USD / 1M tokenów (≈ 10,33 zł) |
| Wyjście | 14,88 USD / 1M tokenów (≈ 58,56 zł) | 15,75 USD / 1M tokenów (≈ 62,01 zł) |
| Odczyt z cache | 0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,07 zł) | 0,26 USD / 1M tokenów (≈ 1,03 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | 8,75 USD / 1K wyszukiwań (≈ 34,45 zł) | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,79 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 400 000 |
| Maks. wyjście | 943 718 | 128 000 |
| Wejście | text, image, video, file | file, image, text |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 2 wrz 2026 | 17 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- OpenAI: GPT-5.4 Mini jest o 40% tańszy na tokenach wejściowych.
- Meta: Muse Spark 1.3 jest o 6% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Meta: Muse Spark 1.3 przyjmuje 2.6× więcej kontekstu (1 048 576 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,01 USD z Meta: Muse Spark 1.3 i 0,01 USD z OpenAI: GPT-5.4 Mini.
Szczegółowo
Meta: Muse Spark 1.3 to model tekstowy od Meta, wydany 2 września 2026. OpenAI: GPT-5.4 Mini to model tekstowy od OpenAI, wydany 17 marca 2026. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu z wyjściem tekstowym, więc z punktu widzenia programisty głównym pytaniem nie jest to, czym są, ale który z nich pasuje do zadania, które masz przed sobą.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi danych wejściowych. Muse Spark 1.3 przyjmuje kontekst 1 048 576 tokenów, podczas gdy GPT-5.4 Mini przyjmuje 400 000, więc Muse Spark 1.3 ma znacznie większe okno. Muse Spark 1.3 przyjmuje również dane wejściowe tekstowe, obrazowe, wideo i plikowe, natomiast GPT-5.4 Mini przyjmuje dane wejściowe tekstowe, obrazowe i plikowe, ale nie wideo. Jeśli chodzi o wywoływanie narzędzi, ustrukturyzowane wyjścia i rozumowanie, oba nie różnią się w istotny sposób, więc możesz polegać na tych funkcjach w obu przypadkach. Powierzchnie parametrów różnią się w drobny sposób: Muse Spark 1.3 udostępnia temperature, top_p, top_k i repetition_penalty, podczas gdy GPT-5.4 Mini udostępnia zamiast tego seed i verbosity oraz używa max_completion_tokens obok max_tokens. Jeśli twój kod zależy od kontroli próbkowania, takich jak temperature lub top_k, to argument na korzyść Muse Spark 1.3; jeśli zależy od seed dla powtarzalnych uruchomień, to GPT-5.4 Mini jest tym, który go oferuje.
Do codziennej pracy wybieraj na podstawie tego, co podajesz modelowi i jak dużo tego jest. Jeśli streszczasz lub odpyłujesz bardzo duże dokumenty, długie transkrypcje albo całe repozytoria w jednym wywołaniu, Muse Spark 1.3 daje ci znacznie więcej miejsca, zanim będziesz musiał dzielić na fragmenty, a jego obsługa wideo oznacza, że możesz przekazać wideo bezpośrednio, zamiast samodzielnie wyodrębniać klatki. Jeśli twoje dane wejściowe to zwykłej wielkości prompty, tury czatu, zrzuty ekranu i załączone pliki, GPT-5.4 Mini jest rozsądnym domyślnym wyborem, a jego parametr seed pomaga, gdy chcesz stabilnych wyników między uruchomieniami. Koszt warto sprawdzić w aktualnej tabeli cen, zamiast zgadywać: GPT-5.4 Mini jest tańszy z dwóch na wejściu, podczas gdy Muse Spark 1.3 jest tańszy z dwóch na wyjściu. Oznacza to, że tańszy wybór zależy od twojego stosunku tokenów wejściowych do wyjściowych, więc obciążenie, które dużo czyta i mało pisze, skłania się w jedną stronę, a obciążenie, które generuje długie odpowiedzi, skłania się w drugą.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz klienta na ten sam bazowy URL, wysyłasz ten sam kształt żądania uzupełnień czatu i zmieniasz tylko identyfikator modelu: użyj "meta/muse-spark-1.3" dla Muse Spark 1.3 i "openai/gpt-5.4-mini" dla GPT-5.4 Mini. Twoja tablica messages, definicje narzędzi, response_format i ustawienia rozumowania przenoszą się bez zmian. Jedyna rzecz, na którą trzeba uważać, to parametry: jeśli ustawisz temperature lub top_k, dotyczy to Muse Spark 1.3, a jeśli ustawisz seed lub verbosity, dotyczy to GPT-5.4 Mini, więc zabezpiecz te pola, jeśli kierujesz ten sam kod do obu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "meta/muse-spark-1.3" na "openai/gpt-5.4-mini", 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": "openai/gpt-5.4-mini",
"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