Meta: Muse Spark 1.3 Contributor contra Reka Flash 3
Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91)) e Reka Flash 3 (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
| Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | Reka AI |
| Entrada | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) |
| Saída | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) | US$ 0,70 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,83) |
| Leitura de cache | US$ 0,00700 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,0383) | - |
| Busca na web | US$ 8,75 / 1 mil buscas (≈ R$ 47,85) | - |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 65.536 |
| Saída máxima | 943.718 | 58.982 |
| Entrada | text, image, video, file | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de set. de 2026 | 12 de mar. de 2025 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Meta: Muse Spark 1.3 Contributor lê 16.0× mais contexto (1.048.576 tokens).
- Só o Meta: Muse Spark 1.3 Contributor suporta chamada de ferramentas.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000700 com Meta: Muse Spark 1.3 Contributor e US$ 0,000700 com Reka Flash 3.
Em detalhe
Meta: Muse Spark 1.3 Contributor é um modelo de texto da Meta, lançado em 2 de setembro de 2026. Reka Flash 3 é um modelo de texto da Reka AI, lançado em 12 de março de 2025. Ambos são servidos através do api14 como modelos de chat com saída de texto, portanto, no nível de geração básica, ocupam o mesmo lugar na sua stack. As diferenças aparecem no que você pode fornecer a eles, quanto você pode fornecer de uma vez e quais parâmetros de requisição eles aceitam.
A divisão mais clara está no contexto e no tratamento de entrada. Muse Spark 1.3 Contributor aceita uma janela de contexto de 1.048.576 tokens, enquanto Reka Flash 3 aceita 65.536 tokens, portanto o modelo da Meta oferece um conjunto de trabalho muito maior para documentos longos ou conversas estendidas. Muse Spark 1.3 Contributor também aceita entradas de texto, imagem, vídeo e arquivo, enquanto Reka Flash 3 aceita apenas texto. Em chamadas de ferramentas os dois também não são equivalentes: Muse Spark 1.3 Contributor suporta tools e tool_choice, e Reka Flash 3 não os lista. Ambos expõem saídas estruturadas, reasoning e include_reasoning, portanto geração estruturada e traços de raciocínio estão disponíveis em qualquer um dos lados. As listas de parâmetros divergem em outros pontos: Reka Flash 3 suporta frequency_penalty, presence_penalty, logprobs, top_logprobs, seed e stop, que Muse Spark 1.3 Contributor não lista, enquanto Muse Spark 1.3 Contributor suporta repetition_penalty, reasoning_effort e response_format, que Reka Flash 3 não lista. Em preço os dois são praticamente iguais tanto para entrada quanto para saída, portanto o custo não é o fator decisivo aqui.
Para a maioria dos novos trabalhos, procure primeiro o Muse Spark 1.3 Contributor. Se sua tarefa envolve material de origem longo, como um repositório completo, um contrato extenso ou uma transcrição de várias horas, a janela de contexto maior elimina a necessidade de dividir em partes e remontar. Se sua entrada inclui capturas de tela, diagramas, quadros de vídeo ou arquivos anexados, ele é o único dos dois que os aceita. Se sua aplicação é agêntica e depende de chamadas de ferramentas, ou você quer orientar a profundidade de raciocínio com reasoning_effort, ele é novamente a única opção. Reka Flash 3 continua sendo uma escolha razoável quando sua entrada é texto simples, seu prompt cabe confortavelmente dentro de 65.536 tokens e você quer controles de amostragem que Muse Spark 1.3 Contributor não expõe, como seed para execuções reproduzíveis, logprobs e top_logprobs para inspecionar a confiança em nível de token, ou frequency_penalty e presence_penalty para ajustar repetição. Essas são razões práticas para escolhê-lo em harnesses de avaliação, classificação com leituras de confiança e transformações curtas de texto.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque o endpoint é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente OpenAI existente para a URL base do api14, envia sua chave e define o campo model. Alternar entre os dois é uma mudança de uma única string: use meta/muse-spark-1.3-contributor ou rekaai/reka-flash-3. O formato do corpo da requisição, o array messages e a análise da resposta permanecem idênticos, portanto você pode manter um único caminho de código e trocar o id por requisição ou por ambiente. A única coisa a observar são os parâmetros: se você enviar seed ou logprobs para Muse Spark 1.3 Contributor, ou tools ou reasoning_effort para Reka Flash 3, a chamada não se comportará como no outro modelo, portanto condicione esses campos ao id do modelo que você está enviando.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meta/muse-spark-1.3-contributor" para "rekaai/reka-flash-3", 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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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