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d1 vs Microsoft-Decision-1: precio de la API, contexto y funciones · api14

LiquidAI: d1 contra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Una comparativa lado a lado de LiquidAI: d1 (0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)) y Microsoft: Microsoft-Decision-1 (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	Microsoft: Microsoft-Decision-1
Proveedor	LiquidAI	Microsoft
Entrada	0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)	0,15 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,13 €)
Lectura de caché	0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)	-
Ventana de contexto	65.536	32.768
Salida máxima	58.982	29.491
Entrada	text, image	text
Salida	decisions	decisions
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	1 oct 2026	9 oct 2026

Diferencias clave

LiquidAI: d1 es 52% más barato en tokens de entrada.
LiquidAI: d1 lee 2.0× más contexto (65.536 tokens).
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000070 US$ con LiquidAI: d1 y 0,000147 US$ con Microsoft: Microsoft-Decision-1.

En detalle

LiquidAI: d1 es un modelo de decisiones de LiquidAI, y Microsoft: Microsoft-Decision-1 es un modelo de decisiones de Microsoft. Ambos pertenecen a la misma categoría, así que ninguno es un modelo de chat general o de generación en el sentido habitual; los llamas para obtener una decisión en lugar de un párrafo de prosa. Se lanzaron con aproximadamente una semana de diferencia, con d1 llegando primero y Microsoft-Decision-1 poco después. Si estás eligiendo entre ellos, las diferencias que importan son el tamaño del contexto, lo que puedes introducir y el precio.

La división más clara es el contexto y la entrada. d1 acepta hasta 65,536 tokens, mientras que Microsoft-Decision-1 acepta 32,768, así que d1 te da aproximadamente el doble de espacio para documentos largos, transcripciones o historial acumulado en una sola llamada. d1 también acepta imágenes además de texto, mientras que Microsoft-Decision-1 es solo texto. Ambos devuelven decisiones como su modalidad de salida, y ninguno lista parámetros soportados, así que no deberías esperar ajustar el muestreo u otros controles en ninguno de los dos. En cuanto al precio, d1 es el más barato de los dos en entrada; la comparación del costo de salida no es significativamente diferente entre ellos, así que considéralos aproximadamente iguales en ese aspecto.

Para trabajo práctico, recurre a d1 cuando tu decisión dependa de un gran volumen de texto, cuando quieras mantener una conversación larga o un conjunto de documentos en una sola solicitud, o cuando la entrada incluya una captura de pantalla, un escaneo, un gráfico u otra imagen que la decisión deba tener en cuenta. Recurre a Microsoft-Decision-1 cuando tus entradas sean texto plano y quepan cómodamente dentro de 32,768 tokens, y cuando prefieras mantenerte dentro de la familia Microsoft, por ejemplo para mantener la procedencia del modelo consistente en una pila que ya usa servicios de Microsoft. Si tus prompts son cortos y solo texto, el contexto más grande de d1 no te aporta nada, y Microsoft-Decision-1 es un valor predeterminado perfectamente razonable.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions y estableces el campo model al id que quieras. Para usar LiquidAI: d1, establece el model a liquid/d1. Para usar Microsoft: Microsoft-Decision-1, establécelo a microsoft/microsoft-decision-1. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual, así que cambiar entre los dos es un cambio de una línea y puedes compararlos con tu propio tráfico sin reescribir el código de integración.

Todavía hay casos en los que Microsoft-Decision-1 es la mejor opción aunque d1 sea más barato en entrada y tenga la ventana más grande. Si tu pipeline es solo texto, tus cargas útiles son pequeñas y quieres el modelo que proviene de la línea Microsoft, el contexto extra y el soporte de imágenes de d1 son simplemente capacidad no utilizada. En esa situación los dos son lo suficientemente cercanos en costo de salida como para que el factor decisivo sea de qué proveedor prefieres depender, no qué modelo es técnicamente más grande.

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" a "microsoft/microsoft-decision-1": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de LiquidAI: d1 →Detalles y entorno de pruebas de Microsoft: Microsoft-Decision-1 →

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 contra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Especificaciones

Diferencias clave

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