inclusionAI: Ling 3.1 Flash karşı Reka Flash 3
inclusionAI: Ling 3.1 Flash ($0,26 / 1M token (≈ ₺13,15)) ve Reka Flash 3 ($0,35 / 1M token (≈ ₺17,53)) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| inclusionAI: Ling 3.1 Flash | Reka Flash 3 | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | inclusionAI | Reka AI |
| Girdi | $0,26 / 1M token (≈ ₺13,15) | $0,35 / 1M token (≈ ₺17,53) |
| Çıktı | $0,79 / 1M token (≈ ₺39,44) | $0,70 / 1M token (≈ ₺35,05) |
| Önbellek okuma | $0,05 / 1M token (≈ ₺2,63) | - |
| Bağlam penceresi | 1.000.000 | 65.536 |
| Maks. çıktı | 262.144 | 58.982 |
| Girdi | text | text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 2 Eki 2026 | 12 Mar 2025 |
Temel farklar
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash girdi tokenlarında 25% daha ucuz.
- Reka Flash 3 çıktı tokenlarında 11% daha ucuz.
- inclusionAI: Ling 3.1 Flash 15.3× daha fazla bağlam okur (1.000.000 token).
- araç çağırma özelliğini yalnızca inclusionAI: Ling 3.1 Flash destekler.
- 1.000 girdi ve 500 çıktı tokenlı bir istek inclusionAI: Ling 3.1 Flash ile $0,000656, Reka Flash 3 ile $0,000700 tutar.
Ayrıntılı bakış
inclusionAI: Ling 3.1 Flash, 2026-10-02 tarihinde yayımlanan inclusionAI kaynaklı bir metin modelidir. Reka Flash 3, 2025-03-12 tarihinde yayımlanan Reka AI kaynaklı bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden metin girişi ve metin çıkışı olan sohbet modelleri olarak sunulur, yani hiçbiri görüntü, ses veya diğer metin dışı modaliteleri işlemez. Aralarındaki temel yapısal fark ölçektir: Ling 3.1 Flash 1.000.000 token bağlam penceresine sahipken Reka Flash 3 65.536 token bağlam penceresine sahiptir.
Bağlam uzunluğundaki bu fark en net yetenek farkıdır. Ling 3.1 Flash tek bir istekte yaklaşık on beş kat daha fazla metin tutabilir, bu da uzun belgeler, büyük kod tabanları, genişletilmiş transkriptler veya tüm geçmişi tek çağrıda tutmak istediğiniz çok adımlı ajan çalıştırmaları için önemlidir. Reka Flash 3 daha kısa girdiler etrafında kurgulanmıştır. Parametrelerde Ling 3.1 Flash daha geniş bir küme destekler; buna tools ve tool_choice, logit_bias, min_p ve repetition_penalty dahildir ve bunların hiçbiri Reka Flash 3 listesinde görünmez. Her iki model de reasoning ve include_reasoning, structured_outputs, Ling tarafında response_format, temperature, top_p, top_k, seed, stop, logprobs ve top_logprobs destekler, yani temel örnekleme ve yapılandırılmış üretim her ikisinde de mevcuttur. Araç çağırma pratik ayrım çizgisidir: yalnızca Ling 3.1 Flash tools ve tool_choice listeler, dolayısıyla uygulamanız fonksiyon çağırmaya ihtiyaç duyuyorsa kullanılacak model odur.
Günlük işler için ham kalite iddiaları yerine isteğin şekline göre seçim yapın. Uzun bir sözleşmeyi özetliyorsanız, büyük bir depoda arama yapıyorsanız veya birçok tur boyunca bağlam biriktiren bir ajan çalıştırıyorsanız Ling 3.1 Flash doğal seçimdir çünkü 1.000.000 token penceresi her şeyi tek bir istemde tutar ve araç desteği ajan döngülerine uyar. İstemleriniz kısaysa, örneğin sınıflandırma, çıkarım, bir paragrafı yeniden yazma veya sınırlı miktarda referans metinle tek turlu bir soru ise Reka Flash 3 makul bir uyumdur ve çıktı fiyatlandırması ikisi arasında daha ucuz olanıdır. Girdi fiyatlandırmasında Ling 3.1 Flash daha ucuz taraftır, dolayısıyla girdi ağırlıklı olan ve 65.536 token içinde kalan iş yükleri maliyet açısından yine Ling 3.1 Flash'a yönelebilirken çıktı ağırlıklı iş yükleri Reka Flash 3'ü tercih eder. Taahhüt vermeden önce gerçek sayılar için bu sayfadaki canlı fiyat tablosuna bakın.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır çünkü API OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirin, messages dizinizle standart bir sohbet tamamlama isteği gönderin ve model alanını ayarlayın. İkisi arasındaki tek değişiklik bu dizedir: Ling 3.1 Flash için inclusionai/ling-3.1-flash ve Reka Flash 3 için rekaai/reka-flash-3 kullanın. Mevcut OpenAI SDK kodunuz, istek şekliniz ve yanıt ayrıştırmanız olduğu gibi kalır, böylece geçiş tek satırlık bir düzenlemedir ve aynı kod tabanından farklı istekleri farklı modellere yönlendirebilirsiniz.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "inclusionai/ling-3.1-flash" yerine "rekaai/reka-flash-3" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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": "rekaai/reka-flash-3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4