LiquidAI: d1-ultra ist ein Entscheidungsmodell von LiquidAI, veröffentlicht am 15. Oktober 2026. Perplexity: Decider V1.2 ist ein Entscheidungsmodell von Perplexity, veröffentlicht einen Tag später am 16. Oktober 2026. Beide gehören derselben Kategorie an, richten sich also auf dieselbe grobe Aufgabe: eine Eingabe entgegennehmen und eine Entscheidung zurückgeben statt freiformulierten Text. Keines von beiden ist ein allgemeines Chat-Modell, und keines ist als Coding- oder Schreibassistent positioniert. Wenn Ihre Anwendung ein Modell benötigt, das eine Entscheidung ausgibt, gehören beide auf Ihre Auswahlliste.
Die beiden unterscheiden sich am deutlichsten beim Kontextfenster und beim Preis. Decider V1.2 akzeptiert bis zu 262144 Token Kontext, während d1-ultra 32768 Token akzeptiert. Das ist ungefähr ein achtfacher Unterschied, und das spielt eine Rolle, wenn Sie lange Dokumente, große abgerufene Textblöcke oder ausgedehnte Gesprächshistorie in das Modell einspeisen, bevor Sie eine Entscheidung anfordern. Beim Eingabepreis ist Decider V1.2 der günstigere der beiden. Der Ausgabepreis unterscheidet sich zwischen ihnen nicht nennenswert, die Kostendifferenz zeigt sich also auf der Eingabeseite. Beide akzeptieren Text und Bild als Eingabe, und beide geben Entscheidungen als Ausgabe zurück. Keines listet unterstützte Parameter auf, Sie sollten also nicht erwarten, dass Tuning-Regler wie temperature oder top_p eine Wirkung haben. Keines zeichnet sich dadurch aus, dass nur es Tools, strukturierte Ausgabe oder Reasoning bietet, auf diesen Achsen gibt es also nichts, was sie trennt.
Für die praktische Auswahl beginnen Sie mit der Kontextanforderung. Wenn Ihr Prompt plus abgerufenes Material bequem in 32768 Token passt, ist d1-ultra eine vernünftige Wahl und hält Sie beim Modell von LiquidAI. Wenn Sie das regelmäßig überschreiten, oder wenn Sie Spielraum wollen, damit Sie den Kontext nicht kürzen müssen, ist Decider V1.2 das Modell, das Sie aufrufen sollten, und sein günstigerer Eingabepreis verstärkt das bei langen Prompts. Für kurze, bildhaltige Entscheidungsaufgaben, bei denen die Eingabe kompakt ist, kann jedes der beiden Modelle dienen, und der entscheidende Faktor wird, welchem Anbieter Sie bereits vertrauen oder mit dem Sie bereits integriert sind. Wo die Eingabe lang und das Aufrufvolumen hoch ist, weist die Kombination aus größerem Fenster und niedrigerem Eingabepreis auf Decider V1.2.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil das Gateway eine OpenAI-kompatible API bereitstellt. Sie richten Ihren vorhandenen OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihre Anfrage an den chat completions Endpunkt und setzen das Feld model auf die id, die Sie wollen. Um das Modell von LiquidAI zu verwenden, setzen Sie die model id auf "liquid/d1-ultra". Um das Modell von Perplexity zu verwenden, setzen Sie sie auf "perplexity/pplx-decider-v1.2". Sonst muss sich nichts im Request-Body ändern, um zwischen ihnen zu wechseln, da beide Text und Bild als Eingabe akzeptieren und beide Entscheidungen zurückgeben. Das bedeutet, Sie können einen Codepfad beibehalten und die id austauschen, oder pro Anfrage danach routen, wie groß die Eingabe ist.
Es gibt einen Fall, in dem d1-ultra die bessere Wahl bleibt, obwohl Decider V1.2 das größere Fenster und den günstigeren Eingabepreis hat. Wenn Ihre Eingaben kurz sind und Sie speziell bei LiquidAI bleiben wollen, oder wenn Sie sich in Ihrem Stack an anderer Stelle bereits auf diesen Anbieter standardisiert haben, gibt es hier keine aufgeführte Fähigkeit, die Sie zu Decider V1.2 zwingt. Die Modelle sind gleichauf beim Ausgabepreis, bei den Modalitäten und beim Fehlen von Unterschieden bei Tools, strukturierter Ausgabe und Reasoning, für kompakte Entscheidungsaufgaben ist die Wahl also weitgehend eine Frage der Anbieterpräferenz statt einer technischen Lücke.