inclusionAI: Ling 3.1 Flash contra Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Uma comparação lado a lado entre inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$ 0,16 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,86)) e Meta: Muse Spark 1.2 Contributor (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | |
|---|---|---|
| Provedor | inclusionAI | Meta |
| Entrada | US$ 0,16 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,86) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) |
| Saída | US$ 0,47 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,58) | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) |
| Leitura de cache | US$ 0,03 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,17) | US$ 0,00700 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,0383) |
| Busca na web | - | US$ 8,75 / 1 mil buscas (≈ R$ 47,85) |
| Janela de contexto | 1.000.000 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 262.144 | 943.718 |
| Entrada | text | text, image, video, file |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de out. de 2026 | 21 de ago. de 2026 |
Principais diferenças
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash é 55% mais barato nos tokens de entrada.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash é 32% mais barato nos tokens de saída.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000394 com inclusionAI: Ling 3.1 Flash e US$ 0,000700 com Meta: Muse Spark 1.2 Contributor.
Em detalhe
inclusionAI: Ling 3.1 Flash é um modelo de texto da inclusionAI, lançado em 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.2 Contributor é um modelo de texto da Meta, lançado em 2026-08-21. Ambos são servidos através da api14 na categoria de texto, portanto, em um nível superficial, ocupam o mesmo espaço em um seletor de modelos. As diferenças aparecem no que cada um aceita como entrada e em como cada um é precificado.
Em capacidades, os dois divergem principalmente em torno de modalidades. Ling 3.1 Flash recebe texto e retorna texto. Muse Spark 1.2 Contributor também retorna texto, mas aceita entrada de imagem, vídeo e arquivo junto com texto, o que o torna o único dos dois que consegue olhar para algo além de uma sequência de caracteres. O comprimento de contexto é efetivamente um empate: Ling 3.1 Flash lista 1.000.000 de tokens e Muse Spark 1.2 Contributor lista 1.048.576 tokens, uma diferença pequena o suficiente para não dever conduzir uma decisão. As listas de parâmetros se sobrepõem fortemente, ambos expõem tools, structured outputs, controles de reasoning, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, response_format e max_tokens. Ling 3.1 Flash expõe adicionalmente frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed e stop, o que importa se você depende de logprobs, seeding determinístico ou viés em nível de token. Muse Spark 1.2 Contributor expõe reasoning_effort, que Ling 3.1 Flash não lista.
Para escolher entre eles, comece pela entrada. Se sua tarefa envolve uma captura de tela, um gráfico, um PDF ou um quadro de vídeo, Muse Spark 1.2 Contributor é o que consegue aceitar isso, já que Ling 3.1 Flash é somente texto. Se sua tarefa é texto puro em contexto longo, como resumir um grande corpus, pesquisar em um grande conjunto de documentos ou executar um loop de agente sobre chamadas de ferramentas de texto, ambos são viáveis e as janelas de contexto são próximas o suficiente para ignorar. Nesse caso, os critérios de desempate são preço e parâmetros. Ling 3.1 Flash é o mais barato dos dois na entrada, enquanto Muse Spark 1.2 Contributor é o mais barato dos dois na saída, então a melhor escolha depende da sua proporção de entrada para saída. Uma carga de trabalho que envia prompts grandes e retorna respostas curtas tende para Ling 3.1 Flash. Uma carga de trabalho com prompts pequenos e gerações longas tende para Muse Spark 1.2 Contributor. Se você precisa de logprobs, top_logprobs, seed ou logit_bias, Ling 3.1 Flash é a única opção aqui, já que Muse Spark 1.2 Contributor não os lista. Se você quer ajustar quanto esforço de reasoning o modelo gasta, Muse Spark 1.2 Contributor expõe reasoning_effort e Ling 3.1 Flash não.
Chamar qualquer um dos dois através da api14 funciona da mesma forma, porque o gateway é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente existente para a URL base da api14, envia sua chave e define o campo model para o id que você quer. A única mudança entre os dois é essa string: use inclusionai/ling-3.1-flash para Ling 3.1 Flash, ou meta/muse-spark-1.2-contributor para Muse Spark 1.2 Contributor. O corpo da sua requisição, seu array de messages, suas definições de tools e sua análise de resposta permanecem como estão. Se você já tem código escrito para o formato de chat completions da OpenAI, trocar de modelo é uma edição de uma linha, e você pode manter ambos os ids em um mapa de configuração e rotear por requisição sem manter dois clientes.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "inclusionai/ling-3.1-flash" para "meta/muse-spark-1.2-contributor", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
Mais comparações
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4