Meta: Muse Spark 1.3 mot OpenAI: GPT-5.4 Mini
En jämförelse sida vid sida av Meta: Muse Spark 1.3 (4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr)) och OpenAI: GPT-5.4 Mini (2,63 US$ / 1M textdelar (≈ 25,72 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Meta: Muse Spark 1.3 | OpenAI: GPT-5.4 Mini | |
|---|---|---|
| Leverantör | Meta | OpenAI |
| Indata | 4,38 US$ / 1M textdelar (≈ 42,86 kr) | 2,63 US$ / 1M textdelar (≈ 25,72 kr) |
| Utdata | 14,88 US$ / 1M textdelar (≈ 145,72 kr) | 15,75 US$ / 1M textdelar (≈ 154,29 kr) |
| Cacheläsning | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,14 kr) | 0,26 US$ / 1M textdelar (≈ 2,57 kr) |
| Webbsökning | 8,75 US$ / 1K sökningar (≈ 85,72 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 400 000 |
| Max utdata | 943 718 | 128 000 |
| Indata | text, image, video, file | file, image, text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 2 sep. 2026 | 17 mars 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT-5.4 Mini är 40% billigare på indata-tokens.
- Meta: Muse Spark 1.3 är 6% billigare på utdata-tokens.
- Meta: Muse Spark 1.3 läser 2.6× mer kontext (1 048 576 tokens).
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,01 US$ med Meta: Muse Spark 1.3 och 0,01 US$ med OpenAI: GPT-5.4 Mini.
Mer i detalj
Meta: Muse Spark 1.3 är en textmodell från Meta, släppt den 2 september 2026. OpenAI: GPT-5.4 Mini är en textmodell från OpenAI, släppt den 17 mars 2026. Båda serveras via api14 som chattmodeller med textutdata, så från en utvecklares perspektiv är huvudfrågan inte vad de är utan vilken som passar uppgiften framför dig.
Den tydligaste skillnaden är kontext och indatahantering. Muse Spark 1.3 accepterar en kontext på 1 048 576 tokens, medan GPT-5.4 Mini accepterar 400 000, så Muse Spark 1.3 har det större fönstret med bred marginal. Muse Spark 1.3 tar också text-, bild-, video- och filindata, medan GPT-5.4 Mini tar text-, bild- och filindata men inte video. När det gäller verktygsanrop, strukturerade utdata och resonemang är de två inte meningsfullt olika, så du kan förlita dig på dessa funktioner i båda. Parametersytorna skiljer sig på små sätt: Muse Spark 1.3 exponerar temperature, top_p, top_k och repetition_penalty, medan GPT-5.4 Mini exponerar seed och verbosity i stället, och den använder max_completion_tokens tillsammans med max_tokens. Om din kod är beroende av samplingskontroller som temperature eller top_k, är det en fördel för Muse Spark 1.3; om den är beroende av en seed för repeterbara körningar, är GPT-5.4 Mini den som erbjuder det.
För dagligt arbete, välj baserat på vad du matar modellen med och hur mycket av det. Om du sammanfattar eller ställer frågor mot mycket stora dokument, långa transkriptioner eller hela kodförråd i ett enda anrop, ger Muse Spark 1.3 dig långt mer utrymme innan du måste dela upp i bitar, och dess videoindata innebär att du kan skicka video direkt i stället för att extrahera bildrutor själv. Om dina indata är promptar, chattvändningar, skärmbilder och bifogade filer av vanlig storlek, är GPT-5.4 Mini en rimlig standard och dess seed-parameter hjälper när du vill ha stabila utdata mellan körningar. Kostnaden är värd att kontrollera i den aktuella pristabellen i stället för att gissa: GPT-5.4 Mini är den billigare av de två på indata, medan Muse Spark 1.3 är den billigare av de två på utdata. Det betyder att det billigare valet beror på din kvot av indata till utdata-tokens, så en arbetsbelastning som läser mycket och skriver lite lutar åt ena hållet, och en arbetsbelastning som genererar långa svar lutar åt det andra.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot samma bas-URL, skickar samma chatt completions-begäransform och ändrar bara modell-id: använd "meta/muse-spark-1.3" för Muse Spark 1.3 och "openai/gpt-5.4-mini" för GPT-5.4 Mini. Din messages-array, verktygsdefinitioner, response_format och resonemangsinställningar följer med oförändrade. Det enda att se upp med är parametrar: om du ställer in temperature eller top_k gäller det Muse Spark 1.3, och om du ställer in seed eller verbosity gäller det GPT-5.4 Mini, så skydda dessa fält om du dirigerar samma kod till båda.
Det finns fall där det mindre fönstret fortfarande är det bättre valet. Om din uppgift är kort och utdatatung är GPT-5.4 Mini billigare på indata och du betalar inte för kontext du aldrig kommer att fylla, och dess seed-stöd gör det enklare att återskapa en körning exakt. Omvänt, om du behöver videoindata eller ett fönster på en miljon tokens, är Muse Spark 1.3 den enda av de två som erbjuder det, och dess lägre utdatakostnad hjälper vid långa genereringar.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "meta/muse-spark-1.3" till "openai/gpt-5.4-mini", 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": "openai/gpt-5.4-mini",
"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