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Schematron V2 Small vs LFM3-1.7B: precio de la API, contexto y funciones · api14

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

Una comparativa lado a lado de Inference.net: Schematron V2 Small (0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)) y LiquidAI: LFM3-1.7B (0,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,25 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Inference.net: Schematron V2 Small	LiquidAI: LFM3-1.7B
Proveedor	Inference.net	LiquidAI
Entrada	0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)	0,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,25 €)
Salida	0,81 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,72 €)	0,70 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,62 €)
Lectura de caché	0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)	0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)
Ventana de contexto	128.000	262.144
Salida máxima	8192	8192
Entrada	text	text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	12 sept 2026	6 nov 2026

Diferencias clave

Inference.net: Schematron V2 Small es 38% más barato en tokens de entrada.
LiquidAI: LFM3-1.7B es 13% más barato en tokens de salida.
LiquidAI: LFM3-1.7B lee 2.0× más contexto (262.144 tokens).
Solo LiquidAI: LFM3-1.7B admite llamadas a herramientas.
Solo LiquidAI: LFM3-1.7B admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000578 US$ con Inference.net: Schematron V2 Small y 0,000630 US$ con LiquidAI: LFM3-1.7B.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "inference-net/schematron-v2-small" a "liquid/lfm-3-1.7b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Inference.net: Schematron V2 Small →Detalles y entorno de pruebas de LiquidAI: LFM3-1.7B →

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 contra LiquidAI: LFM3-1.7B

Especificaciones

Diferencias clave

Cambia con una sola cadena

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