LiquidAI: d1 contra Respan: Span-01
Una comparativa lado a lado de LiquidAI: d1 (0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)) y Respan: Span-01 (0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)) 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 | Respan: Span-01 | |
|---|---|---|
| Proveedor | LiquidAI | Respan |
| Entrada | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) |
| Lectura de caché | 0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €) | - |
| Ventana de contexto | 65.536 | - |
| Salida máxima | 58.982 | - |
| Entrada | text, image | text |
| Salida | decisions | decisions |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 1 oct 2026 | 26 sept 2026 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000070 US$ con LiquidAI: d1 y 0,000070 US$ con Respan: Span-01.
En detalle
LiquidAI: d1 es un modelo de decisiones de LiquidAI, lanzado el 1 de octubre de 2026. Respan: Span-01 es un modelo de decisiones de Respan, lanzado el 26 de septiembre de 2026. Ambos se sitúan en la misma categoría, lo que significa que están diseñados para devolver una decisión como salida en lugar de prosa de forma libre, y ambos se alcanzan a través de la misma puerta de enlace. Los dos proveedores son empresas diferentes, por lo que los ids de modelo difieren tanto en el prefijo del proveedor como en el nombre del modelo.
La división más clara entre ellos está en el manejo de la entrada. LiquidAI: d1 acepta entrada de texto e imagen, por lo que puede examinar una captura de pantalla, un diagrama o una página escaneada junto con tu prompt. Respan: Span-01 acepta solo texto. La ventana de contexto es donde se agotan los datos publicados: LiquidAI: d1 indica 65,536 tokens, mientras que Respan: Span-01 no publica una longitud de contexto, por lo que debes tratar su límite como desconocido y probar con tus propias cargas antes de comprometerte con un flujo de trabajo de documentos largos. Ninguno de los modelos expone parámetros soportados, y ninguno anuncia uso de herramientas, salida estructurada o razonamiento como característica distintiva, así que en esos ejes no hay nada que los separe. Ambos producen únicamente decisiones, lo que significa que ninguno es un modelo de chat o generación general.
Para la selección práctica, comienza por el tipo de entrada. Si tu tarea implica leer una imagen, como clasificar un formulario, revisar un gráfico o enrutar una captura de pantalla, LiquidAI: d1 es el único de los dos que puede tomar esa entrada. Si tu tarea es puramente de texto, como clasificar un ticket de soporte, etiquetar un mensaje o tomar una decisión de sí o no sobre un párrafo de contenido, ambos modelos son candidatos y la decisión se reduce al precio y a cuánto texto necesitas introducir. Debido a que Respan: Span-01 no declara una longitud de contexto, mantén sus entradas modestas o verifica el comportamiento tú mismo antes de enviar algo largo. En cuanto al precio, los dos son aproximadamente iguales para la entrada, por lo que el costo probablemente no sea el factor decisivo en ese lado; el precio de salida no se diferencia en la información disponible, así que consulta la tabla en vivo en esta página para los números actuales.
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 a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions con tu clave de api14, y estableces el campo model. El único cambio entre los dos es esa cadena: usa "liquid/d1" para LiquidAI: d1 y "respan/span-01" para Respan: Span-01. La estructura de tu mensaje, los encabezados y el análisis de la respuesta permanecen idénticos, por lo que puedes cambiar de modelo con una edición de una línea, o ejecutar ambos en paralelo sobre la misma entrada para comparar sus decisiones antes de decidirte por uno.
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 "respan/span-01": 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": "respan/span-01",
"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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