AionLabs: Aion-2.0 مقابل Inception: Mercury 2.5
مقارنة جنبًا إلى جنب بين AionLabs: Aion-2.0 (2.80 US$ / مليون رمز) وInception: Mercury 2.5 (0.14 US$ / مليون رمز) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| AionLabs: Aion-2.0 | Inception: Mercury 2.5 | |
|---|---|---|
| المزوّد | AionLabs | Inception |
| الإدخال | 2.80 US$ / مليون رمز | 0.14 US$ / مليون رمز |
| الإخراج | 5.60 US$ / مليون رمز | 0.52 US$ / مليون رمز |
| قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.70 US$ / مليون رمز | 0.01 US$ / مليون رمز |
| نافذة السياق | 131,072 | 260,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 32,768 | 65,536 |
| الإدخال | text | text |
| الإخراج | text | text |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 23/02/2026 | 08/09/2026 |
أبرز الفروق
- Inception: Mercury 2.5 أرخص بنسبة 95% في رموز الإدخال.
- Inception: Mercury 2.5 أرخص بنسبة 91% في رموز الإخراج.
- يقرأ Inception: Mercury 2.5 سياقًا أكبر بمقدار 2.0× (260,000 رمز).
- Inception: Mercury 2.5 وحده يدعم مخرجات JSON منظّمة.
- يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج 0.00560 US$ مع AionLabs: Aion-2.0 و0.000402 US$ مع Inception: Mercury 2.5.
بالتفصيل
AionLabs: Aion-2.0 هو نموذج نصي من AionLabs، صدر في 2026-02-23. Inception: Mercury 2.5 هو نموذج نصي من Inception، صدر في 2026-09-08. يتم تقديم كليهما عبر api14 كنماذج محادثة في فئة النصوص، لذا يمكن لأي منهما أن يقف خلف نفس كود العميل. القرار الرئيسي للمطور ليس ما هما عليه، بل كيف يتصرفان بمجرد أن تبدأ في إرسال أحمال عمل حقيقية إليهما.
أوضح انقسام هو السياق. يقبل Mercury 2.5 حتى 260000 رمز، أي ضعف نافذة 131072 رمزًا الخاصة بـ Aion-2.0 تقريبًا، وهذا مهم عندما تغذي مستندات طويلة أو قواعد كود كبيرة أو سجل محادثة ممتد في استدعاء واحد. كلا النموذجين نصي دخولًا ونصي خروجًا، لذا لا يقبل أي منهما الصور أو الصوت، وفي استدعاء الأدوات لا يوجد فرق جوهري بينهما. حيث يختلفان هو المخرجات المنظمة: يكشف Mercury 2.5 عن structured_outputs إلى جانب response_format، بينما يقدم Aion-2.0 response_format فقط. يضيف Mercury 2.5 أيضًا reasoning_effort و stop إلى قائمة معاملاته، مما يمنح تحكمًا أدق في مقدار الاستدلال الذي يقوم به وأين يوقف التوليد. يدعم Aion-2.0 كلاً من reasoning و include_reasoning ولكن ليس reasoning_effort. من حيث السعر، Mercury 2.5 هو الخيار الأرخص لكل من رموز الإدخال والإخراج، لذا التكلفة ليست سببًا للجوء إلى Aion-2.0.
للعمل اليومي، عادة ما يتبع الاختيار شكل الإدخال. إذا كنت تلخص عقدًا طويلاً، أو تسترجع من مجموعة كبيرة، أو تحافظ على جلسة وكيل طويلة في سياق واحد، فإن Mercury 2.5 هو الاختيار الطبيعي بسبب النافذة الأكبر والسعر الأقل. إذا كانت خط أنابيبك تعتمد على مخططات JSON صارمة، فإن Mercury 2.5 هو أيضًا الأنسب بفضل structured_outputs. يظل Aion-2.0 خيارًا معقولاً للمطالبات الأقصر حيث لديك بالفعل تكامل عامل ولا تحتاج إلى المعاملات الإضافية، ولكن لا توجد قدرة مدرجة هنا يمتلكها Mercury 2.5 يفتقر إليها.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 هو نفس العملية. كلاهما متوافق مع OpenAI، لذا توجه عميل OpenAI الحالي لديك إلى عنوان api14 الأساسي، وترسل مفتاحك، وتضبط حقل model. التبديل بينهما هو تغيير سطر واحد: استخدم "aion-labs/aion-2.0" أو "inception/mercury-2.5". كل شيء آخر في جسم الطلب، messages و temperature و max_tokens و tools و response_format، ينتقل دون تغيير، وشكل الاستجابة هو نفسه. هذا يجعل من الرخيص اختبار كليهما على حركة المرور الخاصة بك بدلاً من الوثوق بصفحة مقارنة.
هناك حالة واحدة لا يزال فيها Aion-2.0 يستحق النظر. إذا كنت قد ضبطت بالفعل المطالبات وأدوات التقييم عليه، وكانت مدخلاتك تتسع بشكل مريح داخل 131072 رمزًا، فإن الانتقال إلى Mercury 2.5 لا يشتري لك سوى فاتورة أقل. البقاء في مكانك يتجنب إعادة التحقق من المخرجات. بخلاف ذلك، لأي شيء طويل أو منظم أو حساس للتكلفة، فإن Mercury 2.5 هو الافتراضي.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "aion-labs/aion-2.0" إلى "inception/mercury-2.5"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
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": "inception/mercury-2.5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
مقارنات أخرى
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل Elorian: Glimpse
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 مقابل Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- Elorian: Glimpse مقابل MiniMax: MiniMax M3.1 Flash
- Elorian: Glimpse مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
- Elorian: Glimpse مقابل Reflection: Beam 1.0 501B A23B
- MiniMax: MiniMax M3.1 Flash مقابل MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro