inclusionAI: Ling 3.1 Flash mot Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
En jämförelse sida vid sida av inclusionAI: Ling 3.1 Flash (0,16 US$ / 1M textdelar (≈ 1,56 kr)) och Meta: Muse Spark 1.3 Contributor (0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | |
|---|---|---|
| Leverantör | inclusionAI | Meta |
| Indata | 0,16 US$ / 1M textdelar (≈ 1,56 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,46 kr) |
| Utdata | 0,47 US$ / 1M textdelar (≈ 4,67 kr) | 0,70 US$ / 1M textdelar (≈ 6,92 kr) |
| Cacheläsning | 0,03 US$ / 1M textdelar (≈ 0,31 kr) | 0,00700 US$ / 1M textdelar (≈ 0,0692 kr) |
| Webbsökning | - | 8,75 US$ / 1K sökningar (≈ 86,54 kr) |
| Kontextfönster | 1 000 000 | 1 048 576 |
| Max utdata | 262 144 | 943 718 |
| Indata | text | text, image, video, file |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 2 okt. 2026 | 2 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash är 55% billigare på indata-tokens.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash är 32% billigare på utdata-tokens.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,000394 US$ med inclusionAI: Ling 3.1 Flash och 0,000700 US$ med Meta: Muse Spark 1.3 Contributor.
Mer i detalj
inclusionAI: Ling 3.1 Flash är en textmodell från inclusionAI, släppt 2026-10-02. Meta: Muse Spark 1.3 Contributor är en textmodell från Meta, släppt 2026-09-02. Båda serveras via api14 som modeller i kategorin text, och båda tar emot text och returnerar text. Namngivningen säger något om positioneringen: Flash antyder ett smidigt och snabbt alternativ, medan etiketten Contributor på Meta-modellen antyder en specifik nivå i Metas Muse Spark-serie snarare än en allmän flaggskeppsmodell.
De två skiljer sig mest åt när det gäller indatamodaliteter och kontext. Ling 3.1 Flash accepterar endast text, medan Muse Spark 1.3 Contributor accepterar text, bild, video och filindata, så allt som involverar en skärmbild, ett klipp eller ett uppladdat dokument pekar mot Meta-modellen. Kontextlängden är i praktiken densamma: Ling 3.1 Flash erbjuder 1 000 000 tokens och Muse Spark 1.3 Contributor erbjuder 1 048 576 tokens, en skillnad på ungefär fem procent som inte avgör en verklig arbetsbelastning. När det gäller parametrar exponerar Ling 3.1 Flash en bredare uppsättning, inklusive frequency_penalty, logit_bias, logprobs, min_p, presence_penalty, seed, stop, top_logprobs och en enkel reasoning-flagga. Muse Spark 1.3 Contributor täcker kärnparametrarna för sampling och verktyg plus reasoning_effort, vilket låter dig ställa in resonemangsintensiteten i stället för att bara slå på eller av den. Ingen av modellerna listas som ensam om att stödja verktyg, strukturerade utdata eller resonemang, så betrakta dessa som tillgängliga på båda.
För dagligt arbete, välj Ling 3.1 Flash när din indata är vanlig text och du vill ha finmaskig kontroll över sampling och avkodning. Stödet för logprobs och top_logprobs gör den till det bättre valet för klassificering, poängsättning, omrankning eller vilken pipeline som helst där du inspekterar konfidens på tokennivå, och parametrarna seed och penalty hjälper när du behöver reproducerbara eller noggrant formade utdata. Välj Muse Spark 1.3 Contributor när begäran innehåller en bild, en video eller en fil, eftersom Ling 3.1 Flash inte kan acceptera dessa alls. Den är också det naturliga valet när du vill finjustera resonemangsinsatsen per begäran i stället för att aktivera resonemang i stort.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Båda är OpenAI-kompatibla, så du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och ställer in fältet model till inclusionai/ling-3.1-flash eller meta/muse-spark-1.3-contributor. Allt annat i förfrågningskroppen, messages, temperature, max_tokens, tools, response_format, stannar där det är. Att växla mellan de två är en enradsändring av modell-id:t, vilket gör det billigt att dirigera begäranden efter innehållstyp: endast textjobb till Ling 3.1 Flash, allt med en bilaga till Muse Spark 1.3 Contributor.
Kostnaden är den enda platsen där valet inte är en ren utklassning. Ling 3.1 Flash är den billigare av de två på indata, medan Muse Spark 1.3 Contributor är den billigare på utdata. Den aktuella pristabellen på denna sida har de faktiska siffrorna, så kontrollera den mot ditt förväntade förhållande mellan indata och utdata innan du bestämmer dig. Om din arbetsbelastning är indatatung, till exempel analys av långa dokument, kommer Ling 3.1 Flash vanligtvis att ligga före. Om den är utdatatung, till exempel långa genereringar från korta prompter, är Muse Spark 1.3 Contributor sannolikt det bättre valet, och den tar dessutom med multimodala indata.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "inclusionai/ling-3.1-flash" till "meta/muse-spark-1.3-contributor", 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": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"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