Perplexity: Decider V1.2 vs. Respan: Span-01
Ein direkter Vergleich von Perplexity: Decider V1.2 (0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)) und Respan: Span-01 (0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Perplexity: Decider V1.2 | Respan: Span-01 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Perplexity | Respan |
| Eingabe | 0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €) | 0,07 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,06 €) |
| Kontextfenster | 262.144 | - |
| Max. Ausgabe | 235.929 | - |
| Eingabe | text, image | text |
| Ausgabe | decisions | decisions |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 16.10.2026 | 26.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Beide haben etwa denselben Eingabepreis.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Perplexity: Decider V1.2 0,000070 $ und mit Respan: Span-01 0,000070 $.
Im Detail
Perplexity: Decider V1.2 ist ein Entscheidungsmodell von Perplexity, veröffentlicht am 2026-10-16. Respan: Span-01 ist ein Entscheidungsmodell von Respan, veröffentlicht am 2026-09-26. Beide sind für dieselbe grobe Aufgabe gebaut: eine Eingabe entgegennehmen und eine Entscheidung als Ausgabe zurückgeben statt freiformulierten Text. Wenn Sie einen Klassifikator, eine Routing-Regel, einen Triage-Schritt oder eine beliebige Komponente verdrahten, die sich auf eine Wahl festlegen muss, fallen beide Modelle in diese Kategorie. Die beiden Anbieter sind unterschiedliche Unternehmen, daher stammen die operativen Details zu jedem Modell von ihren jeweiligen Plattformen, aber die Aufrufform über api14 ist dieselbe.
Der deutlichste Unterschied liegt darin, was jedes Modell als Eingabe akzeptiert. Decider V1.2 nimmt Text und Bilder entgegen, kann also einen Screenshot, ein gescanntes Formular, ein Diagramm oder ein Foto zusammen mit einer schriftlichen Anweisung betrachten und trotzdem eine Entscheidung erzeugen. Span-01 nimmt nur Text entgegen, was bedeutet, dass jede visuelle Eingabe in Text umgewandelt werden muss, bevor sie das Modell erreicht. Decider V1.2 gibt außerdem eine Kontextlänge von 262144 Tokens an, was ein großes Fenster ist und nützlich, wenn die Entscheidung von einem langen Dokument, einem großen Log oder einem langen Thread abhängt. Span-01 listet keine Kontextlänge auf, behandeln Sie sein nutzbares Fenster also als unbekannt und testen Sie mit Ihren eigenen Eingaben, bevor Sie sich für Long-Context-Arbeit darauf verlassen. Beide geben Entscheidungen aus, und keines listet unterstützte Parameter auf, daher sollten Sie bei keinem von beiden erwarten, Sampling oder ähnliche Stellschrauben justieren zu können.
Für die Aufgabenauswahl ist die Eingabemodalität normalerweise der entscheidende Faktor. Wenn Ihre Pipeline jemals Bilder sieht, ist Decider V1.2 die naheliegende Wahl, weil es sie nativ verarbeitet und Sie den Aufbau eines separaten OCR- oder Vision-Schritts vermeiden. Wenn Ihre Eingaben langer Text sind und die Entscheidung das ganze Dokument im Blick benötigt, gibt Ihnen die veröffentlichte Kontextlänge von Decider V1.2 mehr Spielraum. Span-01 bleibt eine vernünftige Wahl für reine Text-Entscheidungsaufgaben, bei denen die Eingabe kurz oder bereits zusammengefasst ist und Sie einen zweiten Anbieter im Mix wollen. Beim Preis sind die beiden für die Eingabe etwa gleich, daher ist der Preis auf dieser Seite kein starker Grund, einen dem anderen vorzuziehen. Die Ausgabepreise sind hier nicht angegeben, prüfen Sie also die aktuelle Preistabelle, bevor Sie sich auf Volumen festlegen.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert gleich, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14 Base-URL, senden Ihre übliche Chat-Completions-Anfrage und ändern nur die Modell-ID. Verwenden Sie "perplexity/pplx-decider-v1.2", wenn Sie das Perplexity-Modell wollen, und "respan/span-01", wenn Sie das Respan-Modell wollen. Alles andere im Request-Body bleibt wie es ist, das Umschalten zwischen ihnen für einen A/B-Test oder einen Fallback-Pfad ist also eine Ein-Zeilen-Änderung. Wenn Sie bereits Code gegen das OpenAI SDK geschrieben haben, können Sie ihn behalten und einfach den String austauschen.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "perplexity/pplx-decider-v1.2" auf "respan/span-01", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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": "respan/span-01",
"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);
Weitere Vergleiche
- LiquidAI: d1 Latest vs. LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest vs. Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest vs. LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest vs. Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest vs. Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest vs. LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest vs. Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 vs. LiquidAI: d1.1