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

d1 vs. Microsoft-Decision-1: API-Preis, Kontext & Funktionen · api14

LiquidAI: d1 vs. Microsoft: Microsoft-Decision-1

Ein direkter Vergleich von LiquidAI: d1 (0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)) und Microsoft: Microsoft-Decision-1 (0,15 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,13 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.

Technische Daten

	LiquidAI: d1	Microsoft: Microsoft-Decision-1
Anbieter	LiquidAI	Microsoft
Eingabe	0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)	0,15 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,13 €)
Cache-Lesen	0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)	-
Kontextfenster	65.536	32.768
Max. Ausgabe	58.982	29.491
Eingabe	text, image	text
Ausgabe	decisions	decisions
Tool Calling
Strukturierte Ausgabe
Reasoning-Steuerung
Hinzugefügt	01.10.2026	09.10.2026

Die wichtigsten Unterschiede

LiquidAI: d1 ist bei Eingabe-Tokens 52% günstiger.
LiquidAI: d1 liest 2.0× mehr Kontext (65.536 Tokens).
Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit LiquidAI: d1 0,000070 $ und mit Microsoft: Microsoft-Decision-1 0,000147 $.

Im Detail

LiquidAI: d1 ist ein Entscheidungsmodell von LiquidAI, und Microsoft: Microsoft-Decision-1 ist ein Entscheidungsmodell von Microsoft. Beide gehören derselben Kategorie an, also ist keines von beiden ein allgemeines Chat- oder Generierungsmodell im üblichen Sinne; man ruft sie auf, um eine Entscheidung zurückzubekommen statt einen Absatz Prosa. Sie wurden etwa eine Woche auseinander veröffentlicht, wobei d1 zuerst kam und Microsoft-Decision-1 kurz danach folgte. Wenn man zwischen ihnen wählt, sind die Unterschiede, die zählen, die Kontextgröße, was man einspeisen kann, und der Preis.

Die klarste Trennung liegt bei Kontext und Eingabe. d1 akzeptiert bis zu 65.536 Token, während Microsoft-Decision-1 32.768 akzeptiert, d1 bietet also grob doppelt so viel Raum für lange Dokumente, Transkripte oder angesammelte Historie in einem einzigen Aufruf. d1 akzeptiert außerdem Bilder ebenso wie Text, wohingegen Microsoft-Decision-1 nur Text verarbeitet. Beide geben Entscheidungen als ihre Ausgabemodalität zurück, und keines listet unterstützte Parameter auf, man sollte also bei keinem von beiden erwarten, Sampling oder andere Stellschrauben justieren zu können. Beim Preis ist d1 das günstigere der beiden bei der Eingabe; der Vergleich der Ausgabekosten unterscheidet sich nicht nennenswert zwischen ihnen, man kann sie dort also als etwa gleich behandeln.

Für die praktische Arbeit greift man zu d1, wenn die Entscheidung von einer großen Textmenge abhängt, wenn man eine lange Konversation oder Dokumentensammlung in einer Anfrage behalten möchte, oder wenn die Eingabe einen Screenshot, Scan, ein Diagramm oder ein anderes Bild enthält, das die Entscheidung berücksichtigen soll. Zu Microsoft-Decision-1 greift man, wenn die Eingaben reiner Text sind und bequem in 32.768 Token passen, und wenn man lieber innerhalb der Microsoft-Familie bleibt, zum Beispiel um die Modellherkunft über einen Stack hinweg konsistent zu halten, der bereits Microsoft-Dienste nutzt. Wenn die Prompts kurz und nur Text sind, bringt die größere Kontextgröße von d1 nichts, und Microsoft-Decision-1 ist eine völlig vernünftige Standardwahl.

Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Man richtet seinen bestehenden Client auf die api14 Base-URL, sendet seine Anfrage an den chat completions Endpoint und setzt das Feld model auf die gewünschte id. Um LiquidAI: d1 zu verwenden, setzt man model auf liquid/d1. Um Microsoft: Microsoft-Decision-1 zu verwenden, setzt man es auf microsoft/microsoft-decision-1. Alles andere im Request-Body bleibt wie es ist, das Umschalten zwischen den beiden ist also eine Änderung in einer Zeile, und man kann sie mit dem eigenen Traffic vergleichen, ohne Integrationscode umzuschreiben.

Es gibt weiterhin Fälle, in denen Microsoft-Decision-1 die bessere Wahl ist, obwohl d1 bei der Eingabe günstiger ist und das größere Fenster hat. Wenn die Pipeline nur Text verarbeitet, die Payloads klein sind und man das Modell möchte, das aus der Microsoft-Linie stammt, sind der zusätzliche Kontext und die Bildunterstützung von d1 schlicht ungenutzte Kapazität. In dieser Situation liegen die beiden bei den Ausgabekosten nah genug beieinander, dass der entscheidende Faktor ist, von welchem Anbieter man lieber abhängt, nicht welches Modell technisch größer ist.

Wechseln mit einem String

Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "liquid/d1" auf "microsoft/microsoft-decision-1", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.

LiquidAI: d1: Details & Testbereich →Microsoft: Microsoft-Decision-1: 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.post("/decisions", { body: {
  "model": "microsoft/microsoft-decision-1",
  "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);

LiquidAI: d1 vs. Microsoft: Microsoft-Decision-1

Technische Daten

Die wichtigsten Unterschiede

Im Detail

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