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Neu hier? So funktioniert’s Eine 1-minütige Tour durch Testbereich, Modelle und Ihren API-Schlüssel.

Schematron V2 Small vs. LFM3-1.7B: API-Preis, Kontext & Funktionen · api14

Inference.net: Schematron V2 Small vs. LiquidAI: LFM3-1.7B

Ein direkter Vergleich von Inference.net: Schematron V2 Small (0,18 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,16 €)) und LiquidAI: LFM3-1.7B (0,28 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,25 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.

Technische Daten

	Inference.net: Schematron V2 Small	LiquidAI: LFM3-1.7B
Anbieter	Inference.net	LiquidAI
Eingabe	0,18 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,16 €)	0,28 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,25 €)
Ausgabe	0,81 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,72 €)	0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,62 €)
Cache-Lesen	0,18 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,16 €)	0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)
Kontextfenster	128.000	262.144
Max. Ausgabe	8.192	8.192
Eingabe	text	text
Ausgabe	text	text
Tool Calling
Strukturierte Ausgabe
Reasoning-Steuerung
Hinzugefügt	12.09.2026	06.11.2026

Die wichtigsten Unterschiede

Inference.net: Schematron V2 Small ist bei Eingabe-Tokens 38% günstiger.
LiquidAI: LFM3-1.7B ist bei Ausgabe-Tokens 13% günstiger.
LiquidAI: LFM3-1.7B liest 2.0× mehr Kontext (262.144 Tokens).
Nur LiquidAI: LFM3-1.7B unterstützt Tool Calling.
Nur LiquidAI: LFM3-1.7B unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Inference.net: Schematron V2 Small 0,000578 $ und mit LiquidAI: LFM3-1.7B 0,000630 $.

Wechseln mit einem String

Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "inference-net/schematron-v2-small" auf "liquid/lfm-3-1.7b", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.

Inference.net: Schematron V2 Small: Details & Testbereich →LiquidAI: LFM3-1.7B: Details & Testbereich →

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": "liquid/lfm-3-1.7b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Inference.net: Schematron V2 Small vs. LiquidAI: LFM3-1.7B

Technische Daten

Die wichtigsten Unterschiede

Wechseln mit einem String

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