LiquidAI: d1 contra Nace.AI: Drex v2.0
Una comparativa lado a lado de LiquidAI: d1 (0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)) y Nace.AI: Drex v2.0 (0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €)) 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 | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| Proveedor | LiquidAI | Nace.AI |
| Entrada | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | 0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €) |
| Lectura de caché | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | - |
| Ventana de contexto | 65.536 | 131.072 |
| Salida máxima | 58.982 | 117.964 |
| Entrada | text, image | text |
| Salida | decisions | decisions |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 1 oct 2026 | 12 oct 2026 |
Diferencias clave
- LiquidAI: d1 es 67% más barato en tokens de entrada.
- Nace.AI: Drex v2.0 lee 2.0× más contexto (131.072 tokens).
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000070 US$ con LiquidAI: d1 y 0,000210 US$ con Nace.AI: Drex v2.0.
En detalle
LiquidAI: d1 es un modelo de decisiones de LiquidAI, lanzado el 1 de octubre de 2026. Nace.AI: Drex v2.0 es un modelo de decisiones de Nace.AI, lanzado el 12 de octubre de 2026. Ambos se sitúan en la misma categoría, lo que significa que están construidos para devolver una decisión como salida en lugar de prosa de forma libre, y ambos se sirven a través de api14 uno junto al otro. Los dos proveedores son empresas separadas, por lo que la elección entre ellos es una elección entre dos proveedores tanto como entre dos ids de modelo.
La diferencia más clara es la ventana de contexto. Drex v2.0 acepta hasta 131072 tokens, el doble de los 65536 tokens que acepta d1, por lo que puede contener aproximadamente el doble de entrada en una sola llamada. La otra diferencia es la modalidad de entrada. d1 acepta tanto texto como imágenes, mientras que Drex v2.0 acepta solo texto. En la salida los dos son iguales: ambos devuelven decisiones, y ninguno lista parámetros soportados, por lo que no puedes ajustar el comportamiento de muestreo ni perillas similares a través del cuerpo de la solicitud en ninguno de los dos. La comparación cualitativa marca a d1 como el lado de entrada más barato, mientras que el precio de salida no es significativamente diferente entre ellos, por lo que el lado de entrada es donde d1 tiene una ventaja de costo.
Para la selección práctica, comienza con lo que le estás dando al modelo. Si tu entrada incluye imágenes, como capturas de pantalla, formularios escaneados o diagramas que el modelo debe leer antes de decidir, d1 es el único de los dos que puede tomar esa entrada, por lo que es la elección por defecto. Si tu entrada es texto largo, como un documento de políticas extenso, una transcripción larga o un gran lote de registros que debe considerarse en conjunto, Drex v2.0 es la mejor opción porque su ventana de contexto es el doble de grande y d1 te obligaría a truncar o dividir el trabajo. Si tu entrada es texto corto o moderado sin imágenes, ambos pueden manejarlo, y el lado de entrada más barato de d1 lo convierte en la primera opción razonable, con Drex v2.0 como respaldo cuando el prompt crece más allá de lo que d1 puede contener.
Llamar a cualquiera de los dos modelos funciona de la misma manera porque api14 expone una API compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente OpenAI existente a la URL base de api14, mantienes la forma habitual de tu solicitud y estableces el campo model al id que quieres. Usa "liquid/d1" para el modelo de LiquidAI y "nace-ai/drex-v2.0" para el modelo de Nace.AI. Todo lo demás en la solicitud permanece igual, por lo que cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, lo que hace barato probar ambos con tus propias entradas antes de comprometerte. Dado que ninguno de los modelos lista parámetros soportados, mantén el cuerpo de tu solicitud con los campos que ambos aceptan y evita enviar opciones de ajuste que no se aplicarán.
Hay un caso en el que Drex v2.0 gana incluso en trabajo solo de texto: cuando la tarea realmente necesita la ventana más grande y dividir la entrada perdería contexto que importa para la decisión. Una sola llamada sobre un documento largo puede ser más confiable que varias llamadas sobre fragmentos cuyas decisiones luego deben conciliarse, y eso es exactamente donde el contexto duplicado se gana su lugar. A la inversa, si las imágenes son parte de la entrada, d1 sigue siendo la única opción independientemente de la longitud.
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 "nace-ai/drex-v2.0": 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": "nace-ai/drex-v2.0",
"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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