LiquidAI: d1-ultra contra TypeSafe: Jev 1.14
Una comparativa lado a lado de LiquidAI: d1-ultra (0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)) y TypeSafe: Jev 1.14 (0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)) 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 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Proveedor | LiquidAI | TypeSafe |
| Entrada | 0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €) | 0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €) |
| Lectura de caché | 0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €) | - |
| Ventana de contexto | 32.768 | 262.144 |
| Salida máxima | 29.491 | 235.929 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Salida | decisions | decisions |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 15 oct 2026 | 14 oct 2026 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- TypeSafe: Jev 1.14 lee 8.0× más contexto (262.144 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000147 US$ con LiquidAI: d1-ultra y 0,000147 US$ con TypeSafe: Jev 1.14.
En detalle
LiquidAI: d1-ultra es un modelo de LiquidAI, y TypeSafe: Jev 1.14 es un modelo de TypeSafe. Ambos se sitúan en la categoría de decisiones, lo que significa que su salida no es prosa de forma libre sino una decisión, así que deberías tratarlos como componentes que devuelven una elección en lugar de como modelos de chat que escriben texto de vuelta. LiquidAI publicó d1-ultra el 2026-10-15, un día después de que TypeSafe publicara Jev 1.14 el 2026-10-14. Si tu arquitectura ya asume un endpoint de decisiones, cualquiera de los dos modelos puede encajar en ese rol.
Los dos son cercanos en el manejo de entrada y están muy separados en cuánto pueden leer a la vez. Ambos aceptan entrada de texto e imagen, y ambos emiten decisiones, así que ninguno tiene una ventaja de modalidad sobre el otro. La verdadera división es la longitud de contexto: d1-ultra soporta 32768 tokens, mientras que Jev 1.14 soporta 262144 tokens, lo que hace de Jev 1.14 el que tiene el contexto más grande por un amplio margen. Ninguno de los modelos lista parámetros soportados, así que no puedes ajustar el comportamiento de muestreo, la temperatura ni perillas similares a través del cuerpo de la solicitud. En precio, los dos son aproximadamente iguales para la entrada, y no hay una diferencia significativa registrada para el costo de salida, así que el costo no es el eje que debería decidir esto por ti.
Elige según cuánto material tiene que usarse para tomar la decisión. Si la decisión depende de un gran cuerpo de texto, una transcripción larga, un conjunto grande de documentos, o muchas imágenes más su contexto circundante, Jev 1.14 es la opción más segura porque su ventana de contexto es mucho más grande y es menos probable que trunques la evidencia en la que se basa la decisión. Si la decisión es acotada y la entrada relevante cabe cómodamente dentro de 32768 tokens, d1-ultra es una elección razonable y no hay penalización de costo por elegirlo, ya que el precio de entrada es aproximadamente el mismo. En ambos casos, recuerda que el modelo devuelve una decisión, así que la lógica circundante, el conjunto permitido de resultados y la validación de esa salida quedan de tu lado.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a api14, mantienes la forma habitual de tu solicitud, y cambias solo el campo model id entre "liquid/d1-ultra" y "typesafe/jev-1.14". Todo lo demás en la llamada, los mensajes, las partes de texto e imagen, y el manejo de la respuesta, permanece como está. Eso significa que puedes construir contra un id, luego cambiar el id para comparar el otro con tus propias entradas sin reescribir el código de integración. Como ninguno de los modelos expone parámetros soportados, no envíes campos de ajuste esperando que surtan efecto.
No hay ningún caso en los hechos dados donde un modelo sea claramente la mejor elección en una dimensión distinta al contexto. Empatan en precio de entrada, coinciden en modalidades de entrada y salida, y ninguno ofrece herramientas, salida estructurada o razonamiento como característica distintiva. Así que la decisión se reduce a una sola pregunta: ¿tu entrada cabe en 32768 tokens? Si sí, cualquiera de los dos ids servirá y puedes elegir por otros motivos. Si no, usa "typesafe/jev-1.14" y reserva "liquid/d1-ultra" para las decisiones más pequeñas y autocontenidas donde su contexto más corto no es una restricción.
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 "typesafe/jev-1.14": 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": "typesafe/jev-1.14",
"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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