Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview mot Thinking Machines: Inkling Small
En jämförelse sida vid sida av Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview (0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr)) och Thinking Machines: Inkling Small (1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,43 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview | Thinking Machines: Inkling Small | |
|---|---|---|
| Leverantör | Thinking Machines | |
| Indata | 0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,57 kr) | 1,58 US$ / 1M textdelar (≈ 15,43 kr) |
| Utdata | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr) | 4,20 US$ / 1M textdelar (≈ 41,14 kr) |
| Cacheläsning | 0,09 US$ / 1M textdelar (≈ 0,86 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) |
| Cacheskrivning | 0,29 US$ / 1M textdelar (≈ 2,86 kr) | - |
| Resonemang | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,43 kr) | - |
| Ljudindata | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,14 kr) | - |
| Bild | 0,000001 US$ / bild (≈ 0,00000857 kr) | - |
| Webbsökning | 49,00 US$ / 1K sökningar (≈ 480,02 kr) | - |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 524 288 |
| Max utdata | 65 536 | 262 144 |
| Indata | text, image, video, file, audio | text, image, audio |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 3 mars 2026 | 30 juli 2026 |
Viktiga skillnader
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview är 44% billigare på indata-tokens.
- Thinking Machines: Inkling Small är 20% billigare på utdata-tokens.
- Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview läser 2.0× mer kontext (1 048 576 tokens).
- Endast Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview stöder strukturerad JSON-utdata.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00350 US$ med Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview och 0,00368 US$ med Thinking Machines: Inkling Small.
Mer i detalj
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview är en textmodell från Google, listad under modell-id google/gemini-3.1-flash-lite-preview. Thinking Machines: Inkling Small är en textmodell från Thinking Machines, listad under modell-id thinkingmachines/inkling-small. Båda serveras via api14 som textutdatamodeller med stöd för verktygsanrop och resonemang, så vid en första anblick ser de ut som syskon i samma kategori, men de byggdes av olika labb med olika prioriteringar.
Den tydligaste uppdelningen gäller kontext och indatabredd. Gemini 3.1 Flash Lite Preview tar upp till 1 048 576 tokens kontext, dubbelt så mycket som de 524 288 tokens Inkling Small accepterar. Den accepterar också fler indatatyper: text, bild, video, fil och ljud, medan Inkling Small endast tar text, bild och ljud. Vad gäller parametrar stöder Gemini 3.1 Flash Lite Preview strukturerade utdata och response_format, vilket Inkling Small inte gör, medan Inkling Small exponerar en bredare uppsättning samplings- och straffkontroller (frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, min_p, top_k, stop) som Gemini 3.1 Flash Lite Previews lista inte innehåller. Ingen av modellerna pekas ut som den enda med verktyg eller den enda med resonemang, så betrakta dessa som ungefär likvärdiga.
För en utvecklare som väljer mellan dem pekar de kvalitativa prisuppgifterna i motsatta riktningar: Gemini 3.1 Flash Lite Preview är det billigare alternativet för indata, medan Inkling Small är det billigare alternativet för utdata. Det betyder att rätt val beror på hur din trafik ser ut. Om du skickar långa prompter, stora dokument, video eller filer, eller behöver en mycket stor arbetskontext, är Gemini 3.1 Flash Lite Preview det naturliga valet, och dess prisfördel på indata förstärks ju mer du trycker in. Om dina prompter är korta men dina genereringar är långa, till exempel tunga resonemangsspår, långa transkript eller iterativt utkastskrivande, arbetar Inkling Smalls utdatapris till din fördel. Om du behöver strukturerade utdata eller response_format avgör det saken till Gemini 3.1 Flash Lite Previews fördel, eftersom Inkling Small inte listar dessa parametrar. Om du vill ha fin kontroll över sampling via straff, top_k eller min_p är Inkling Small den mer justerbara av de två.
Att anropa endera via api14 använder samma OpenAI-kompatibla yta. Du pekar din befintliga OpenAI-klient mot api14s bas-URL med din api14-nyckel och ställer sedan in model-fältet till google/gemini-3.1-flash-lite-preview eller thinkingmachines/inkling-small. Allt annat, messages-arrayen, tools-arrayen, temperature, max_tokens, resonemangsinställningar och streaming, behåller samma form. Att växla mellan de två är en enradsändring av modell-id, så du kan dirigera efter uppgift, efter kostnadsprofil eller efter kontextstorlek utan att skriva om din integration.
Det finns fortfarande fall där modellen med mindre kontext är det bättre valet. Inkling Small är den billigare sidan för utdata, så för korta indataprompter som producerar lång text, plus de extra samplingskontroller den exponerar, kan den vara det mer ekonomiska och mer kontrollerbara valet även om Gemini 3.1 Flash Lite Preview vinner på kontextlängd och indatamodaliteter.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "google/gemini-3.1-flash-lite-preview" till "thinkingmachines/inkling-small", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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": "thinkingmachines/inkling-small",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4