Bezpośrednie porównanie Muse Spark 1.2 (meta) i Qwen3.8 Max (qwen) na OrcaRouter — ceny, okno kontekstu, opóźnienie, przepustowość i jakość benchmark, obok siebie, abyś mógł wybrać właściwy model dla swojego obciążenia.
Podsumowanie
Pod względem ceny Muse Spark 1.2 to tańsza opcja — około 38% poniżej Qwen3.8 Max na tokenach wejściowych. Dla obciążeń wrażliwych na opóźnienia Muse Spark 1.2 zwraca pierwszy token wcześniej. Pod względem jakości benchmark Qwen3.8 Max prowadzi w indeksie złożonym. Muse Spark 1.2 prowadzi zarówno pod względem kosztu, jak i mediany opóźnienia, więc jest domyślnym wyborem — przejdź na Qwen3.8 Max, gdy wygrywa w wymiarze, od którego zależy Twoje obciążenie.
Darmowy start · oba modele na jednym kluczu · rozliczenie po koszcie dostawcy, bez narzutu na tokeny
Zarówno Muse Spark 1.2, jak i Qwen3.8 Max są dostępne przez ten sam endpoint OrcaRouter po koszcie dostawcy i bez żadnej marży na tokenach, więc przełączanie się między nimi to zmiana jednej linii, a liczby poniżej to dokładnie to, co faktycznie płacisz.
To porównanie pobiera ceny na żywo, opublikowane context window oraz własne pomiary latency i throughput OrcaRouter, abyś mógł ważyć koszt względem wydajności dla swojego konkretnego obciążenia zamiast polegać na wystawowym benchmarku dostawcy. Właściwy wybór prawie zawsze zależy od kształtu twojego ruchu — długości promptów, ilości generowanego tekstu, tego jak wrażliwi na latency są twoi użytkownicy oraz jak trudne jest rozumowanie — dlatego sekcje poniżej rozkładają decyzję na jeden wymiar naraz i kończą się konkretną rekomendacją. Wszędzie tam, gdzie dla jednego z dwóch modeli brakuje metryki, dany wiersz jest pomijany, a nie zgadywany, więc każde twierdzenie tutaj jest poparte rzeczywistą liczbą.
W skrócie
| Metryka | Muse Spark 1.2 | Qwen3.8 Max | Wniosek |
|---|---|---|---|
| Wejście $/M | $1.25 | $2.00 | Muse Spark 1.2 jest o 38% tańszy niż Qwen3.8 Max na tokenach wejściowych. |
| Wyjście $/M | $4.25 | $6.00 | Muse Spark 1.2 jest o 29% tańszy niż Qwen3.8 Max na tokenach wyjściowych. |
| Kontekst | 1M | 1M | — |
| Opóźnienie p50 | 2937 ms | 3635 ms | Muse Spark 1.2 odpowiada o 19% szybciej niż Qwen3.8 Max w medianie. |
| Przepustowość | 496 tok/s | 54 tok/s | Muse Spark 1.2 przesyła tokeny o 826% szybciej niż Qwen3.8 Max. |
| Jakość | 8.0 | 9.0 | Qwen3.8 Max uzyskuje o 13% wyższy wynik niż Muse Spark 1.2 w złożonym indeksie jakości. |
Pod względem ceny Muse Spark 1.2 to tańsza opcja — około 38% poniżej Qwen3.8 Max na tokenach wejściowych. Dla obciążeń wrażliwych na opóźnienia Muse Spark 1.2 zwraca pierwszy token wcześniej. Pod względem jakości benchmark Qwen3.8 Max prowadzi w indeksie złożonym. Muse Spark 1.2 prowadzi zarówno pod względem kosztu, jak i mediany opóźnienia, więc jest domyślnym wyborem — przejdź na Qwen3.8 Max, gdy wygrywa w wymiarze, od którego zależy Twoje obciążenie.
Oba modele, jeden klucz API. Zacznij od dowolnego i przełącz się, zmieniając jeden ciąg znaków.
Uzyskaj klucz APINie musisz wybierać jednego. Oba modele są udostępniane przez ten sam punkt końcowy zgodny z OpenAI w OrcaRouter, rozliczane po stawce dostawcy źródłowego i bez narzutu na tokeny. Przełączenie to zmiana nazwy modelu — bez drugiego konta, drugiego SDK i osobnych poświadczeń.
To właśnie sprawia, że powyższy kompromis da się opanować na produkcji: kieruj większość ruchu do modelu, który wygrywa w istotnym dla Ciebie wymiarze, drugi zostaw dla żądań, które go potrzebują, i zmieniaj podział, gdy tylko zmienią się Twoje liczby.
# Jeden klucz, jeden punkt końcowy, oba modele.
curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ORCAROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "meta/muse-spark-1.2",
"messages": [{"role":"user","content":"..."}]
}'
# Zmień model, zmieniając jeden ciąg znaków.
# "model": "qwen/qwen3.8-max"Na tokenach wejściowych Muse Spark 1.2 kosztuje $1.25 za milion wobec $2.00 dla Qwen3.8 Max, a na wyjściu $4.25 wobec $6.00 za milion.
Rachunek zwykle rozstrzyga się na tokenach wyjściowych: obciążenie czatu lub agenta generujące długie uzupełnienia jest zdominowane przez stawkę wyjściową, więc model wyglądający taniej na wejściu może nadal być droższym wyborem od początku do końca. Oszacuj swój rzeczywisty stosunek wejścia do wyjścia, zanim wybierzesz tylko według ceny — prompt intensywny w wyszukiwaniu z krótką odpowiedzią i krótki prompt z długą generacją lądują na przeciwnych końcach tej tabeli. Praktyczny sposób oszacowania to wziąć reprezentatywną próbkę swoich promptów, policzyć średnią liczbę tokenów wejściowych i wyjściowych, a następnie pomnożyć każdą przez odpowiednie stawki obu modeli; model o niższym koszcie mieszanym (blended) na twoim rzeczywistym miksie to ten, którego trzeba pokonać. Pamiętaj, że obie ceny tutaj to surowa stawka dostawcy — OrcaRouter nie dolicza marży — więc porównanie jest jak równe z równym, a oszczędności, które obliczysz, to oszczędności, które zachowujesz.
Muse Spark 1.2 przyjmuje do 1M tokenów kontekstu, a Qwen3.8 Max przyjmuje 1M. Context window ogranicza, ile materiału źródłowego — dokumentów, kodu, wcześniejszej rozmowy — możesz wysłać w jednym żądaniu.
Większe okno pozwala pominąć dzielenie na fragmenty i orurowanie wyszukiwania dla długich wejść, ale nadal płacisz stawkę tokenów wejściowych za wszystko, co wysyłasz, więc większe okno to możliwość, a nie zniżka. Dopasuj okno do najdłuższego pojedynczego żądania, jakie twoje obciążenie realnie generuje, a nie do największej liczby na stronie. Miej też na uwadze, że jakość może się pogarszać ku końcowi bardzo długiego kontekstu w każdym modelu, więc duże okno najlepiej traktować jako zapas na okazjonalne długie wejścia, a nie jako przyzwolenie na wypełnianie każdego żądania do limitu.
Obie stawki to surowa cena dostawcy — OrcaRouter nie dolicza narzutu, więc oszczędność, którą wyliczysz, jest oszczędnością, którą zachowasz.
Zacznij za darmoStawki za tokeny obok siebie
za 1M tokenów
Latency i throughput decydują o tym, jak model odczuwa się w produkcji. Mediana (p50) latency odpowiedzi to czas oczekiwania typowego żądania przed pierwszym tokenem; throughput (tokeny na sekundę) ustala, jak szybko odpowiedź jest strumieniowana po rozpoczęciu.
Dla interaktywnego czatu i pętli agentów najbardziej liczy się niska latency p50, bo użytkownik czeka na pierwszy token; dla generacji wsadowej i wyjścia długiej formy throughput dominuje nad całkowitym czasem, bo odpowiedź jest długa. Wykresy trendu z 7 dni powyżej pokazują, czy latency każdego modelu jest stabilna, czy dryfuje — coś, co pojedyncza nagłówkowa liczba ukrywa: model o świetnej średniej, lecz zaszumionym ogonie może i tak nie spełnić rygorystycznego SLA p95. Jeśli twój produkt ma budżet latency, czytaj zarówno medianę, jak i kształt krzywej, i pamiętaj, że latency od końca do końca obejmuje także twój przeskok sieciowy oraz wszelkie wyszukiwania lub wywołania narzędzi, które wykonujesz wokół modelu.
W ciągu ostatnich 7 dni Muse Spark 1.2 utrzymuje niższe medianowe opóźnienie odpowiedzi.
Wyniki benchmarków przybliżają zdolności, ale nie zastępują testów na twoich własnych promptach.
Pokazane tu indeksy złożone agregują wiele publicznych ewaluacji, a percentyl zaznacza, gdzie każdy model plasuje się wobec wszystkich porównywalnych modeli w katalogu — użyteczny sygnał na krótką listę, nie gwarancja dla twojego zadania. Model prowadzący w indeksie inteligencji ogólnej może nadal pozostawać w tyle w twojej dziedzinie (kodowanie, ekstrakcja, wielojęzyczność, rozumowanie na długim kontekście), więc użyj benchmarków, by zawęzić pole, a potem uruchom oba modele na reprezentatywnym wycinku swojego ruchu. Zwróć uwagę na konkretny indeks pasujący do twojego przypadku użycia, a nie na liczbę nagłówkową: produkt intensywny w kodowaniu powinien ważyć indeks kodowania, a asystent badawczy indeks rozumowania. Benchmarki też starzeją się w miarę aktualizowania modeli, więc traktuj je jako hipotezę wyjściową, którą potwierdzasz własnym zestawem ewaluacyjnym.
Jeśli koszt jest wiążącym ograniczeniem, zacznij od tańszego modelu na twoim rzeczywistym miksie wejścia i wyjścia i przejdź wyżej tylko wtedy, gdy zabraknie jakości.
Jeśli priorytetem jest responsywność — czat dla użytkowników, agenci, każdy przypadek, w którym ktoś czeka — przeważ latency p50 i throughput nad niewielką różnicą ceny. Jeśli forsujesz najtrudniejsze rozumowanie, kodowanie lub pracę na długim kontekście, pozwól prowadzić zwycięzcy w benchmarku i context window i zaakceptuj wyższą stawkę tam, gdzie się opłaca. Ponieważ oba modele stoją za tym samym API, ruchem o niskim ryzyku jest skierowanie ułamka rzeczywistego ruchu do każdego z nich i porównanie kosztu, latency oraz jakości odpowiedzi na twoich własnych promptach przed podjęciem decyzji. Częstym wzorcem jest warstwowanie (tier): kieruj większość łatwych, wysokowolumenowych żądań do tańszego lub szybszego modelu, a mocniejszy model zarezerwuj dla żądań, które go naprawdę potrzebują, co przechwytuje większość zysku jakościowego za ułamek kosztu. Cokolwiek wybierzesz, utrzymuj przełączenie odwracalnym — możesz przenieść ruch z powrotem w chwili, gdy liczby lub twoje wymagania się zmienią.
Albo nie wybieraj — kieruj każde żądanie do jednego z dwóch, na jednym kluczu i jednym punkcie końcowym.
Weź obaNajlepsze do
Jeden klucz. Oba modele. Ponad 40 dostawców.
Rozliczenie po koszcie dostawcy, bez narzutu na tokeny. Zacznij za darmo, zmieniaj modele jednym ciągiem znaków i zachowaj odwracalność decyzji.