Meta: Muse Spark 1.3 contra Meta: Muse Spark Open
Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Spark 1.3 (US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92)) e Meta: Muse Spark Open (US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92)) 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 | Meta: Muse Spark Open | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | Meta |
| Entrada | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) |
| Saída | US$ 14,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 81,34) | US$ 14,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 81,34) |
| Leitura de cache | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) |
| Busca na web | US$ 8,75 / 1 mil buscas (≈ R$ 47,85) | - |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.048.576 |
| Saída máxima | 943.718 | 943.718 |
| Entrada | text, image, video, file | text, image, video, file, audio |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de set. de 2026 | 15 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,01 com Meta: Muse Spark 1.3 e US$ 0,01 com Meta: Muse Spark Open.
Em detalhe
Meta: Muse Spark 1.3 e Meta: Muse Spark Open são ambos modelos de geração de texto da Meta, servidos lado a lado em api14. Partilham a mesma família de modelos e o mesmo fornecedor, pelo que a escolha entre eles não se prende com confiança no fornecedor ou no ecossistema, mas sim com qual variante se adequa à chamada que está a fazer. Muse Spark 1.3 é o mais antigo dos dois, lançado em 2026-09-02, enquanto Muse Spark Open chegou mais tarde, em 2026-10-15.
Os dois modelos são mais próximos do que os seus nomes sugerem. Ambos aceitam entrada de texto, imagem, vídeo e ficheiro e ambos devolvem apenas texto, e ambos expõem uma janela de contexto de 1,048,576 tokens, pelo que não há diferença significativa na quantidade de conteúdo que lhes pode fornecer nem até onde podem recuar. A verdadeira divisão está nas modalidades de entrada e na superfície de afinação. Muse Spark Open acrescenta entrada de áudio ao conjunto partilhado, o que faz dele o único dos dois que pode receber diretamente um clipe falado. Muse Spark Open também suporta um conjunto mais amplo de parâmetros de amostragem e descodificação, incluindo frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, seed e stop, enquanto Muse Spark 1.3 oferece uma lista mais estreita centrada em raciocínio, ferramentas, saídas estruturadas e os habituais controlos temperature e top_p. Se precisa de execuções determinísticas através de seed, probabilidades logarítmicas ao nível do token, ou afinação de penalizações mais fina, isso é território do Muse Spark Open. Se precisa de entrada de áudio, novamente Muse Spark Open.
Para a maioria do trabalho diário os dois são intercambiáveis. Análise de documentos longos, revisão de código sobre um repositório grande, chamadas de ferramentas em múltiplos turnos, saída JSON estruturada e prompts com muito raciocínio são todos suportados por ambos, e ambos aceitam o mesmo contexto de 1M tokens. Recorra ao Muse Spark 1.3 quando o seu pipeline já está afinado para ele e não precisa de áudio, logprobs ou controlo por seed, uma vez que mudar não lhe traz nada nessas tarefas. Recorra ao Muse Spark Open quando a entrada inclui áudio, quando quer amostragem reprodutível através de seed, quando está a depurar com logprobs, ou quando quer os controlos extra de penalização e min_p para moldar a saída. O panorama de preços é um empate tanto na entrada como na saída, pelo que o custo não é um fator decisivo aqui; a tabela de preços em tempo real nesta página tem os números atuais.
Chamar qualquer um dos modelos através de api14 funciona da mesma forma, porque o gateway fala a forma de chat completions compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base do api14, envia o seu array de mensagens habitual, e define o campo model para meta/muse-spark-1.3 ou meta/muse-spark-open. Tudo o resto, a sua chave de API, cabeçalhos, flags de streaming, definições de ferramentas e response_format, permanece como está. Mover uma carga de trabalho de um para o outro é uma alteração de uma linha ao id do modelo, o que torna barato fazer A/B dos dois no seu próprio tráfego antes de se comprometer.
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" para "meta/muse-spark-open", 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-open",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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