LiquidAI: d1-ultra contra OpenAI: GPT-6 Luna Decisions
Una comparativa lado a lado de LiquidAI: d1-ultra (0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)) y OpenAI: GPT-6 Luna Decisions (0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| LiquidAI: d1-ultra | OpenAI: GPT-6 Luna Decisions | |
|---|---|---|
| Proveedor | LiquidAI | OpenAI |
| Entrada | 0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €) | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Lectura de caché | 0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €) | - |
| Búsqueda web | - | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) |
| Ventana de contexto | 32.768 | 1.050.000 |
| Salida máxima | 29.491 | 945.000 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Salida | decisions | decisions |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 15 oct 2026 | 6 oct 2026 |
Diferencias clave
- LiquidAI: d1-ultra es 58% más barato en tokens de entrada.
- OpenAI: GPT-6 Luna Decisions lee 32.0× más contexto (1.050.000 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000147 US$ con LiquidAI: d1-ultra y 0,000350 US$ con OpenAI: GPT-6 Luna Decisions.
En detalle
LiquidAI: d1-ultra es un modelo de decisiones de LiquidAI, lanzado el 2026-10-15. OpenAI: GPT-6 Luna Decisions es un modelo de decisiones de OpenAI, lanzado el 2026-10-06. Ambos se sitúan en la misma categoría, por lo que están orientados al mismo tipo de trabajo: tomar una entrada y devolver una decisión en lugar de un bloque de prosa de forma libre. Si estás integrando uno de ellos en un pipeline, estás eligiendo entre dos proveedores que ofrecen la misma forma de salida, lo que hace que las diferencias en contexto y precio sean los factores prácticos que deciden.
Los dos modelos coinciden en las modalidades de entrada y salida. Ambos aceptan entrada de texto e imagen, y ambos emiten decisiones como salida, así que ninguno ofrece un tipo de entrada extra que le falte al otro. La división clara está en la longitud de contexto. GPT-6 Luna Decisions tiene una ventana de contexto de 1,050,000 tokens, mientras que d1-ultra tiene 32,768 tokens. Es una brecha grande, y es la mayor diferencia funcional entre ellos. En cuanto al precio, d1-ultra es la opción más barata para la entrada. Los datos cualitativos no marcan a ninguno de los dos modelos como más barato en la salida, así que trata el coste de salida como aproximadamente igual o desconocido en lugar de asumir una ventaja. Ninguno de los modelos está señalado como compatible de forma exclusiva con herramientas, salida estructurada o razonamiento, así que no elijas uno partiendo de la suposición de que solo él habilita esas funciones.
Para la mayoría de las tareas, la ventana de contexto lo decide. Si tu entrada de decisión es un documento largo, un conjunto grande de imágenes con texto acompañante, un historial de conversación extenso o cualquier cosa que supere aproximadamente los treinta y dos mil tokens, GPT-6 Luna Decisions es el que puede contenerlo en una sola llamada. Si tus entradas son cortas y estás optimizando el gasto de entrada, d1-ultra es la opción de entrada más barata y su ventana de 32,768 tokens probablemente sea más que suficiente para decisiones de estilo clasificación sobre entradas compactas. Un valor predeterminado razonable es empezar con d1-ultra para llamadas de decisión pequeñas y de alto volumen, y cambiar a GPT-6 Luna Decisions cuando la entrada crezca más allá de lo que d1-ultra puede aceptar.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 usa la misma interfaz compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a api14, te autenticas de la misma forma y envías el mismo cuerpo de solicitud. Lo único que cambia entre los dos es la cadena del id de modelo. Usa "liquid/d1-ultra" para enrutar al modelo de LiquidAI y "openai/gpt-6-luna-decisions" para enrutar al de OpenAI. Como las formas de solicitud y respuesta son idénticas, puedes mantener una sola ruta de código e intercambiar el id, o seleccionar entre ellos en tiempo de ejecución según el tamaño de la entrada o el presupuesto, sin reescribir tu integración.
Hay un caso en el que el modelo más barato sigue siendo la mejor elección incluso cuando el contexto no es la restricción. Si tus entradas son consistentemente cortas y lo que más te importa es el coste de entrada, d1-ultra gana en el campo cualitativo de precio, y no hay ninguna capacidad listada que tenga GPT-6 Luna Decisions y le falte a d1-ultra. El contexto mayor de GPT-6 Luna Decisions solo vale la pena pagarlo cuando realmente lo necesitas. Si nunca te acercas al límite de 32,768 tokens, el margen extra no te aporta nada, y el modelo de entrada más barato es el valor predeterminado sensato.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "liquid/d1-ultra" a "openai/gpt-6-luna-decisions": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "openai/gpt-6-luna-decisions",
"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);
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