Vi använder cookies. Cookies och webbläsarlagring håller dig inloggad och kommer ihåg dina preferenser. Med ditt tillstånd mäter vi också hur webbplatsen används. Du kan när som helst. Läs vår cookiepolicy.

Ny här? Se hur det fungerar En rundtur på 1 minut genom testmiljö, modeller och din API-nyckel.

Muse Spark 1.3 vs Mistral Large 4: API-pris, kontext och funktioner · api14

Meta: Muse Spark 1.3 mot Mistral: Mistral Large 4

En jämförelse sida vid sida av Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 43,27 kr)) och Mistral: Mistral Large 4 (2,45 US$ / 1M textdelar (≈ 24,23 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.

Specifikationer

	Meta: Muse Spark 1.3	Mistral: Mistral Large 4
Leverantör	Meta	Mistral
Indata	4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 43,27 kr)	2,45 US$ / 1M textdelar (≈ 24,23 kr)
Utdata	14,88 US$ / 1M textdelar (≈ 147,12 kr)	7,35 US$ / 1M textdelar (≈ 72,70 kr)
Cacheläsning	0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,19 kr)	0,25 US$ / 1M textdelar (≈ 2,42 kr)
Webbsökning	8,75 US$ / 1K sökningar (≈ 86,54 kr)	-
Kontextfönster	1 048 576	1 048 576
Max utdata	943 718	262 144
Indata	text, image, video, file	text, image
Utdata	text	text
Verktygsanrop
Strukturerad utdata
Styrning av resonemang
Tillagd	2 sep. 2026	6 okt. 2026

Viktiga skillnader

Mistral: Mistral Large 4 är 44% billigare på indata-tokens.
Mistral: Mistral Large 4 är 51% billigare på utdata-tokens.
Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,01 US$ med Meta: Muse Spark 1.3 och 0,00613 US$ med Mistral: Mistral Large 4.

Mer i detalj

Meta: Muse Spark 1.3 är en textmodell från Meta, och Mistral: Mistral Large 4 är en textmodell från Mistral. Båda serveras på api14 som chattmodeller med en enda textutdata, så utifrån sett ser de likadana ut: du skickar en begäran och får text tillbaka. De skillnader som spelar roll för en utvecklare ligger i vad du kan mata dem med, vilka samplings- och styrparametrar de accepterar, och vilken som kostar mindre att köra.

De två modellerna delar samma kontextlängd på 1048576 tokens, så ingen av dem har en fördel när det gäller hur mycket du kan lägga i en enskild begäran. Där de skiljer sig åt är indatamodalitet. Muse Spark 1.3 accepterar text-, bild-, video- och filindata, medan Mistral Large 4 endast accepterar text och bild. Om din pipeline behöver ge en modell en video eller en dokumentfil direkt, är Muse Spark 1.3 den som kan ta emot det. Deras parametersurface skiljer sig också. Muse Spark 1.3 exponerar include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, top_k och de vanliga samplingskontrollerna. Mistral Large 4 exponerar också resonemangskontroller, plus frequency_penalty, presence_penalty, seed, stop, logprobs och top_logprobs. Så om du vill ha deterministiska körningar via seed, eller loggsannolikheter på tokennivå för poängsättning och felsökning, ger Mistral Large 4 dig dessa och Muse Spark 1.3 gör det inte. Båda stöder tools, tool_choice, structured_outputs och response_format, så funktionsanrop och JSON-formad utdata är tillgängliga på båda.

För uppgiftsval, börja från indatasidan. Om din arbetsbelastning endast är text, eller text plus bilder, är båda modellerna användbara och de avgörande faktorerna blir kostnad och de extra kontrollerna. Mistral Large 4 är den billigare av de två både på indata och utdata, så för högvolymarbetsbelastningar med text eller bilder där du inte behöver video- eller filindata är den standardvalet som är mer ekonomiskt. Välj Muse Spark 1.3 när själva begäran innehåller video eller en fil som du helst inte vill konvertera till text först, eftersom det är en kapacitet som Mistral Large 4 inte listar. Om du behöver logprobs eller top_logprobs för rangordning, konfidensuppskattningar eller utvärderingsramverk, eller en seed för reproducerbar sampling, är Mistral Large 4 ett bättre val oavsett pris.

Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen är OpenAI-kompatibel. Du pekar din befintliga OpenAI-klient mot api14:s bas-URL, skickar din nyckel och anger model-fältet. Den enda ändringen mellan de två är den strängen: använd meta/muse-spark-1.3 för Muse Spark 1.3 och mistralai/mistral-large-4-0 för Mistral Large 4. Allt annat i förfrågningskroppen, messages, tools, response_format, max_tokens, stannar där det är. Det gör bytet billigt att testa: kör samma prompt mot båda id:n, jämför utdata på dina egna data och behåll den som beter sig bättre för uppgiften.

Det finns fortfarande fall där den dyrare modellen är rätt val. Om din indata innehåller video eller en filbilaga kan Mistral Large 4 inte acceptera det, så Muse Spark 1.3 är det enda alternativet mellan de två. Samma sak gäller om du specifikt vill ha top_k eller repetition_penalty i din samplingsuppsättning, eftersom dessa finns på Muse Spark 1.3 och inte på Mistral Large 4. Utanför dessa fall är den billigare modellen med den bredare parameteruppsättningen vanligtvis den förnuftiga utgångspunkten.

Byt med en sträng

Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "meta/muse-spark-1.3" till "mistralai/mistral-large-4-0", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.

Meta: Muse Spark 1.3: detaljer och testmiljö →Mistral: Mistral Large 4: detaljer och testmiljö →

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);

Meta: Muse Spark 1.3 mot Mistral: Mistral Large 4

Specifikationer

Viktiga skillnader

Mer i detalj

Byt med en sträng

Fler jämförelser