Meta: Muse Spark 1.3 contra Mistral: Mistral Large 4
Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Spark 1.3 (US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92)) e Mistral: Mistral Large 4 (US$ 2,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,40)) 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 | Mistral: Mistral Large 4 | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | Mistral |
| Entrada | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) | US$ 2,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 13,40) |
| Saída | US$ 14,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 81,34) | US$ 7,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 40,19) |
| Leitura de cache | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) | US$ 0,25 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,34) |
| 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 | 262.144 |
| Entrada | text, image, video, file | text, image |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de set. de 2026 | 6 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- Mistral: Mistral Large 4 é 44% mais barato nos tokens de entrada.
- Mistral: Mistral Large 4 é 51% mais barato nos tokens de saída.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,01 com Meta: Muse Spark 1.3 e US$ 0,00613 com Mistral: Mistral Large 4.
Em detalhe
Meta: Muse Spark 1.3 é um modelo de texto da Meta, e Mistral: Mistral Large 4 é um modelo de texto da Mistral. Ambos são servidos em api14 como modelos de chat com uma única saída de texto, portanto, vistos de fora, parecem semelhantes: você envia uma requisição e recebe texto de volta. As diferenças que importam para um desenvolvedor estão no que você pode fornecer a eles, quais parâmetros de amostragem e controle eles aceitam, e qual deles custa menos para executar.
Os dois modelos compartilham o mesmo comprimento de contexto de 1048576 tokens, então nenhum tem vantagem sobre quanto você pode colocar em uma única requisição. Onde eles divergem é na modalidade de entrada. Muse Spark 1.3 aceita entradas de texto, imagem, vídeo e arquivo, enquanto Mistral Large 4 aceita apenas texto e imagem. Se o seu pipeline precisa entregar a um modelo um vídeo ou um arquivo de documento diretamente, Muse Spark 1.3 é o que consegue recebê-lo. As superfícies de parâmetros deles também diferem. Muse Spark 1.3 expõe include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k e os controles de amostragem habituais. Mistral Large 4 também expõe controles de raciocínio, além de frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs e top_logprobs. Portanto, se você quer execuções determinísticas via seed, ou probabilidades logarítmicas em nível de token para pontuação e depuração, Mistral Large 4 oferece isso e Muse Spark 1.3 não. Ambos suportam tools, tool_choice, structured_outputs e response_format, então chamada de função e saída em formato JSON estão disponíveis em qualquer um dos dois.
Para seleção de tarefa, comece pelo lado da entrada. Se a sua carga de trabalho é apenas texto, ou texto mais imagens, ambos os modelos são viáveis e os fatores decisivos passam a ser custo e os controles extras. Mistral Large 4 é o mais barato dos dois tanto na entrada quanto na saída, então, para cargas de trabalho de alto volume de texto ou imagem em que você não precisa de entradas de vídeo ou arquivo, ele é o padrão mais econômico. Recorra a Muse Spark 1.3 quando a própria requisição contiver vídeo ou um arquivo que você preferiria não converter em texto primeiro, já que essa é uma capacidade que Mistral Large 4 não lista. Se você precisa de logprobs ou top_logprobs para ranking, estimativas de confiança ou harnesses de avaliação, ou de um seed para amostragem reproduzível, Mistral Large 4 é a melhor escolha independentemente do preço.
Chamar qualquer um dos modelos através de api14 funciona da mesma forma, porque o gateway é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente OpenAI existente para a URL base da api14, envia sua chave e define o campo model. A única mudança entre os dois é essa string: use meta/muse-spark-1.3 para Muse Spark 1.3 e mistralai/mistral-large-4-0 para Mistral Large 4. Todo o resto no corpo da requisição, messages, tools, response_format, max_tokens, permanece onde está. Isso torna a troca barata de testar: execute o mesmo prompt contra ambos os ids, compare as saídas nos seus próprios dados e mantenha o que se comportar melhor para a tarefa.
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 "mistralai/mistral-large-4-0", 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/mistral-large-4-0",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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