Meta: Muse Spark 1.3 contra OpenAI: GPT-5.4 Mini
Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Spark 1.3 (US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92)) e OpenAI: GPT-5.4 Mini (US$ 2,63 / 1M fragmentos (≈ R$ 14,35)) 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 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | OpenAI |
| Entrada | US$ 4,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 23,92) | US$ 2,63 / 1M fragmentos (≈ R$ 14,35) |
| Saída | US$ 14,88 / 1M fragmentos (≈ R$ 81,34) | US$ 15,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 86,12) |
| Leitura de cache | US$ 0,52 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,87) | US$ 0,26 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,44) |
| Busca na web | US$ 8,75 / 1 mil buscas (≈ R$ 47,85) | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 400.000 |
| Saída máxima | 943.718 | 128.000 |
| Entrada | text, image, video, file | file, image, text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 2 de set. de 2026 | 17 de mar. de 2026 |
Principais diferenças
- OpenAI: GPT-5.4 Mini é 40% mais barato nos tokens de entrada.
- Meta: Muse Spark 1.3 é 6% mais barato nos tokens de saída.
- Meta: Muse Spark 1.3 lê 2.6× mais contexto (1.048.576 tokens).
- 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 OpenAI: GPT-5.4 Mini.
Em detalhe
Meta: Muse Spark 1.3 é um modelo de texto da Meta, lançado em 2 de setembro de 2026. OpenAI: GPT-5.4 Mini é um modelo de texto da OpenAI, lançado em 17 de março de 2026. Ambos são servidos através do api14 como modelos de chat com saída de texto, portanto, do ponto de vista de um desenvolvedor, a questão principal não é o que eles são, mas qual deles se adequa ao trabalho que você tem em mãos.
A divisão mais clara está no contexto e no tratamento de entrada. Muse Spark 1.3 aceita um contexto de 1.048.576 tokens, enquanto GPT-5.4 Mini aceita 400.000, então Muse Spark 1.3 é a janela maior por uma margem ampla. Muse Spark 1.3 também aceita entradas de texto, imagem, vídeo e arquivo, enquanto GPT-5.4 Mini aceita entradas de texto, imagem e arquivo, mas não de vídeo. Em chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e raciocínio, os dois não são significativamente diferentes, então você pode confiar nesses recursos em qualquer um deles. As superfícies de parâmetros diferem de maneiras pequenas: Muse Spark 1.3 expõe temperature, top_p, top_k e repetition_penalty, enquanto GPT-5.4 Mini expõe seed e verbosity em vez disso, e usa max_completion_tokens junto com max_tokens. Se o seu código depende de controles de amostragem como temperature ou top_k, isso é um ponto a favor do Muse Spark 1.3; se depende de um seed para execuções repetíveis, GPT-5.4 Mini é o que oferece isso.
Para o trabalho do dia a dia, escolha com base no que você está alimentando o modelo e em quanto disso. Se você está resumindo ou consultando documentos muito grandes, transcrições longas ou repositórios inteiros em uma única chamada, Muse Spark 1.3 oferece muito mais espaço antes de você ter que dividir em partes, e sua entrada de vídeo significa que você pode passar vídeo diretamente em vez de extrair quadros por conta própria. Se suas entradas são prompts de tamanho comum, turnos de chat, capturas de tela e arquivos anexados, GPT-5.4 Mini é um padrão razoável e seu parâmetro seed ajuda quando você quer saídas estáveis entre execuções. Vale a pena verificar o custo na tabela de preços ao vivo em vez de adivinhar: GPT-5.4 Mini é o mais barato dos dois na entrada, enquanto Muse Spark 1.3 é o mais barato dos dois na saída. Isso significa que a escolha mais barata depende da sua proporção de tokens de entrada para saída, então uma carga de trabalho que lê muito e escreve pouco pende para um lado, e uma carga de trabalho que gera respostas longas pende para o outro.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a mesma URL base, envia o mesmo formato de requisição de conclusões de chat e altera apenas o id do modelo: use "meta/muse-spark-1.3" para Muse Spark 1.3 e "openai/gpt-5.4-mini" para GPT-5.4 Mini. Seu array de mensagens, definições de ferramentas, response_format e configurações de raciocínio são mantidos sem alteração. A única coisa a observar são os parâmetros: se você definir temperature ou top_k, isso se aplica ao Muse Spark 1.3, e se você definir seed ou verbosity, isso se aplica ao GPT-5.4 Mini, então proteja esses campos se você rotear o mesmo código para ambos.
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 "openai/gpt-5.4-mini", 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": "openai/gpt-5.4-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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