Classify-1 مقابل Tev1 4B Experimental: سعر API والسياق والميزات

نستخدم ملفات تعريف الارتباط. تُبقيك ملفات تعريف الارتباط وتخزين المتصفح مسجّلًا للدخول وتتذكر تفضيلاتك. وبإذنك نقيس أيضًا كيفية استخدام الموقع. يمكنك في أي وقت. راجع سياسة ملفات تعريف الارتباط.

جديد هنا؟ اكتشف كيف يعمل جولة لمدة دقيقة واحدة في ساحة التجربة والنماذج ومفتاح API الخاص بك.

ScaleDown: Classify-1 مقابل Together: Tev1 4B Experimental

مقارنة جنبًا إلى جنب بين ScaleDown: Classify-1 (‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)) وTogether: Tev1 4B Experimental (‏0.15 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.55 ر.س.‏)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.

المواصفات

	ScaleDown: Classify-1	Together: Tev1 4B Experimental
المزوّد	ScaleDown	Together
الإدخال	‏0.14 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.53 ر.س.‏)	‏0.15 US$ / مليون رمز (≈ ‏0.55 ر.س.‏)
نافذة السياق	1,000,000	32,768
الحد الأقصى للإخراج	900,000	8
الإدخال	text, image, file	text
الإخراج	decisions	decisions
استدعاء الأدوات
المخرجات المنظّمة
التحكم في الاستدلال
تاريخ الإضافة	13‏/10‏/2026	30‏/09‏/2026

أبرز الفروق

سعر الإدخال متقارب في كليهما.
يقرأ ScaleDown: Classify-1 سياقًا أكبر بمقدار 30.5× (1,000,000 رمز).
يكلّف طلب يتضمن 1000 رمز إدخال و500 رمز إخراج ‏0.000140 US$ مع ScaleDown: Classify-1 و‏0.000147 US$ مع Together: Tev1 4B Experimental.

بالتفصيل

ScaleDown: Classify-1 هو نموذج قرار من ScaleDown، وTogether: Tev1 4B Experimental هو نموذج قرار من Together. يقع كلاهما في فئة القرارات، أي أن مهمتهما إرجاع قرار بدلا من نص حر، وقد صدر كلاهما في أواخر 2026، حيث وصل Tev1 4B Experimental في 30 سبتمبر 2026 وClassify-1 في 13 أكتوبر 2026. لا يكشف أي من النموذجين عن أي معاملات مدعومة، لذا تقوم بتهيئتهما فقط عبر المطالبة والمدخل الذي ترسله.

أوضح فرق بينهما هو السياق ومعالجة المدخلات. يقبل Classify-1 النصوص والصور والملفات، ويحمل نافذة سياق تبلغ 1,000,000 رمز. يقبل Tev1 4B Experimental النصوص فقط ونافذة سياقه 32,768 رمزا. من ناحية السعر، يتقارب الاثنان تقريبا في المدخلات، لذا فالاختيار ليس في الحقيقة مسألة تكلفة على جانب المدخلات؛ أما تسعير المخرجات فليس شيئا يمكننا مقارنته بشكل ذي معنى هنا. كلاهما يعيد القرارات كوسيلة الإخراج الوحيدة، لذا لا يعد أي منهما مولدا نصيا عاما.

في العمل العملي، اتجه إلى Classify-1 عندما تكون المادة التي تحتاج إلى تصنيفها كبيرة أو متعددة الصيغ. العقود الطويلة والمستندات الممسوحة ضوئيا ولقطات الشاشة وملفات PDF والتذاكر المليئة بالصور كلها تناسب وسائط إدخاله وسياقه الكبير جدا، لذا يمكنك تسليمه حزمة كاملة في نداء واحد بدلا من تقسيم النتائج ودمجها بنفسك. اتجه إلى Tev1 4B Experimental عندما يكون المدخل نصا عاديا ويتسع بسهولة ضمن 32,768 رمزا، على سبيل المثال توجيه رسالة دعم، أو وسم سجل قصير، أو اتخاذ قرار سريع بناء على مطالبة قمت باختصارها مسبقا. إذا كانت خط أنابيبك نصيا فقط ومدخلاتك صغيرة، فالنموذج الأصغر هو الخيار الأبسط؛ وبمجرد أن تدخل الصور أو الملفات أو المدخلات الطويلة جدا إلى الصورة، يصبح Classify-1 هو النموذج القادر فعلا على قبولها.

استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن البوابة تتحدث صيغة إكمال المحادثة المتوافقة مع OpenAI. توجه عميلك إلى عنوان api14 الأساسي، وأرسل طلبك كالمعتاد، واضبط حقل model على المعرف الذي تريده. التبديل بين الاثنين تغيير من سطر واحد: استخدم "scaledown/classify-1" لنموذج ScaleDown، أو "togethercomputer/tev1-4b-experimental" لنموذج Together. يبقى كل شيء آخر في جسم طلبك وترويساتك وشيفرة التحليل كما هو، لذا يمكنك مقارنة الاثنين على بياناتك بتبديل السلسلة وإعادة التشغيل.

لا تزال هناك حالات يكون فيها Tev1 4B Experimental الخيار الأفضل رغم أن Classify-1 أكثر قدرة على الورق. إذا كانت مدخلاتك نصا عاديا قصيرا وكنت تريد أخف طلب ممكن، فإن النموذج النصي فقط يتجنب إرسال حمولات الصور أو الملفات التي لا تحتاجها. وهو أيضا خيار افتراضي معقول عندما تكون قد تحققت منه بالفعل على مهمتك وتريد ببساطة إبقاء ذلك السلوك مستقرا، لأن كلا النموذجين لا يتخذان أي معاملات ويتصرفان بشكل حتمي فيما يتعلق بالمطالبة التي تعطيها لهما.

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "scaledown/classify-1" إلى "togethercomputer/tev1-4b-experimental"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.

تفاصيل ScaleDown: Classify-1 وساحة التجربة →تفاصيل Together: Tev1 4B Experimental وساحة التجربة →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.post("/decisions", { body: {
  "model": "togethercomputer/tev1-4b-experimental",
  "state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this message?",
      "criteria": {
        "billing": "Payments, refunds, invoices",
        "support": "Product questions and bugs",
        "sales": "Pricing and new purchases"
      }
    },
    "urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this need a reply today?",
      "criteria": {
        "true": "Money, outage or legal risk",
        "false": "Can wait"
      }
    }
  }
} });
console.log(result.answers);

ScaleDown: Classify-1 مقابل Together: Tev1 4B Experimental

المواصفات

أبرز الفروق

بالتفصيل

بدّل بتغيير سلسلة واحدة

مقارنات أخرى