inclusionAI: Ling 3.1 Flash contra Mistral: Ministral 3 8B 2512
Uma comparação lado a lado entre inclusionAI: Ling 3.1 Flash (US$ 0,16 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,86)) e Mistral: Ministral 3 8B 2512 (US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87)) 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 | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | |
|---|---|---|
| Provedor | inclusionAI | Mistral |
| Entrada | US$ 0,16 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,86) | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) |
| Saída | US$ 0,47 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,58) | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) |
| Leitura de cache | US$ 0,03 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,17) | US$ 0,05 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,29) |
| Janela de contexto | 1.000.000 | 262.144 |
| Saída máxima | 262.144 | 209.715 |
| Entrada | text | text, image |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de out. de 2026 | 2 de dez. de 2025 |
Principais diferenças
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash é 70% mais barato nos tokens de entrada.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash é 10% mais barato nos tokens de saída.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash lê 3.8× mais contexto (1.000.000 tokens).
- Só o inclusionAI: Ling 3.1 Flash suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000394 com inclusionAI: Ling 3.1 Flash e US$ 0,000788 com Mistral: Ministral 3 8B 2512.
Em detalhe
inclusionAI: Ling 3.1 Flash é um modelo de texto da inclusionAI, lançado em outubro de 2026. Mistral: Ministral 3 8B 2512 é um modelo de texto da Mistral, lançado em dezembro de 2025. Ambos são servidos como modelos de estilo chat na api14, e ambos são destinados a desenvolvedores que querem um modelo de propósito geral que possam chamar a partir de um cliente compatível com OpenAI. A principal diferença estrutural é que Ling 3.1 Flash é um modelo de contexto muito maior, enquanto Ministral 3 8B 2512 é um modelo menor que também aceita imagens.
Em capacidades, Ling 3.1 Flash oferece uma janela de contexto de um milhão de tokens, enquanto Ministral 3 8B 2512 oferece 262144 tokens. Isso faz de Ling 3.1 Flash a escolha quando o seu prompt ou o seu contexto recuperado é muito longo, já que você consegue encaixar muito mais material numa única chamada. Ministral 3 8B 2512 aceita entrada tanto de texto como de imagem, por isso é o único dos dois que consegue olhar para uma imagem, enquanto Ling 3.1 Flash só aceita texto. Ling 3.1 Flash também expõe parâmetros relacionados com raciocínio que Ministral 3 8B 2512 não expõe, o que importa se quiser controlar ou inspecionar um passo de raciocínio. Ambos suportam chamada de ferramentas e saídas estruturadas, por isso nenhum tem vantagem aí. Ling 3.1 Flash é a opção mais barata na entrada, enquanto Ministral 3 8B 2512 é a opção mais barata na saída, por isso o panorama de custos depende de o seu workload ser pesado na entrada ou pesado na saída. Consulte a tabela de preços em tempo real para os números reais.
Para escolhas práticas, escolha Ling 3.1 Flash quando estiver a alimentar documentos longos, bases de código grandes ou históricos de conversa longos, e quando quiser os controlos extra de raciocínio ou um custo de entrada mais baixo. Escolha Ministral 3 8B 2512 quando a sua tarefa envolver imagens juntamente com texto, quando a sua saída for longa e quiser o custo de saída mais baixo, ou quando uma janela de 262144 tokens já for mais do que suficiente para a tarefa. Se os seus prompts forem curtos e as suas respostas longas, o lado da saída da fatura vai dominar, o que favorece Ministral 3 8B 2512. Se os seus prompts forem longos e as suas respostas curtas, o lado da entrada domina, o que favorece Ling 3.1 Flash.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente existente para o URL base da api14, envia o seu pedido para o endpoint de chat completions, e define o campo model para o id que quer. A única mudança entre os dois é essa string: use inclusionai/ling-3.1-flash para Ling 3.1 Flash, ou mistralai/ministral-8b-2512 para Ministral 3 8B 2512. Os seus campos messages, tools e response format mantêm se inalterados, por isso trocar de modelo é uma edição de uma linha em vez de uma reescrita.
Ainda há casos em que o outro modelo ganha. Se precisar de entrada de imagem, Ling 3.1 Flash não o pode ajudar, por isso Ministral 3 8B 2512 é a única opção dos dois. Se precisar de uma janela de contexto muito grande ou de controlos de raciocínio, Ministral 3 8B 2512 não consegue igualar Ling 3.1 Flash, por isso a escolha vai no sentido oposto. Faça corresponder o modelo à forma do seu pedido, não a uma noção geral de qual é mais forte.
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 "mistralai/ministral-8b-2512", 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": "mistralai/ministral-8b-2512",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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