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Perceptron Mk1 vs Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: precio de la API, contexto y funciones · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 contra Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Una comparativa lado a lado de Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) y Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 (2,98 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,65 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Perceptron: Perceptron Mk1	Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
Proveedor	Perceptron	Sao10K
Entrada	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)	2,98 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,65 €)
Salida	5,25 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,68 €)	2,98 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,65 €)
Ventana de contexto	32.768	131.072
Salida máxima	8192	16.384
Entrada	text, image, video	text
Salida	text	text
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	12 may 2026	28 ago 2024

Diferencias clave

Perceptron: Perceptron Mk1 es 82% más barato en tokens de entrada.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 es 43% más barato en tokens de salida.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 lee 4.0× más contexto (131.072 tokens).
Solo Perceptron: Perceptron Mk1 admite control del esfuerzo de razonamiento.
Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00315 US$ con Perceptron: Perceptron Mk1 y 0,00446 US$ con Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2.

En detalle

Perceptron: Perceptron Mk1 es un modelo de texto de Perceptron, lanzado el 2026-05-12. Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 proviene de Sao10K y se lanzó el 2024-08-28. Ambos se sirven como modelos de categoría texto en api14, y ambos devuelven texto como su única modalidad de salida, así que cualquier cosa que generes con cualquiera de los dos vuelve como texto.

Los dos divergen con mayor claridad en contexto, modalidades y razonamiento. Perceptron Mk1 acepta texto, imagen y video como entrada, mientras que el modelo Euryale acepta solo texto. Eso hace que Perceptron Mk1 sea la elección cuando tu prompt necesita incluir una captura de pantalla, un diagrama, una página escaneada o un clip de video junto con instrucciones escritas. El modelo Euryale tiene la ventana de contexto más grande, con 131072 tokens frente a 32768 de Perceptron Mk1, así que puede contener mucho más texto en una sola llamada, lo cual importa para documentos largos, transcripciones extensas o grandes volúmenes de material de referencia. Perceptron Mk1 es el único de los dos descrito como compatible con razonamiento, y su conjunto de parámetros incluye include_reasoning y reasoning, así que es el modelo al que recurrir cuando quieres que el modelo trabaje un problema antes de responder. El modelo Euryale, en cambio, expone un conjunto más amplio de parámetros de muestreo y control, incluidos logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed y stop, lo que te da un control más fino sobre cómo se produce su texto. En salidas estructuradas los dos no son significativamente diferentes, y ninguno se destaca como el único que admite herramientas.

Para elegir entre ellos, empieza por la forma de la entrada. Si tu tarea involucra imágenes o video, solo Perceptron Mk1 puede aceptarlo, así que la decisión ya está tomada. Si tu tarea es solo texto pero el material es muy largo, el contexto más grande del modelo Euryale es una ventaja real, y sus controles adicionales (seed para reproducibilidad, logit_bias para dirigir, repetition_penalty para texto en bucle) se adaptan al trabajo de generación donde quieres ajustar la salida. Si tu tarea es un problema de texto que se beneficia de razonamiento explícito, Perceptron Mk1 es al que hay que llamar. En costo, la entrada es más barata en Perceptron Mk1, mientras que la salida es más barata en el modelo Euryale, así que la opción más barata depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida; la tabla de precios en vivo muestra los números actuales.

Llamar a cualquiera de los dos modelos funciona igual a través de la API compatible con OpenAI de api14. 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 al id que quieres. Para usar Perceptron Mk1, establece el id del modelo a perceptron/perceptron-mk1. Para usar el modelo Euryale, establécelo a sao10k/l3.1-euryale-70b. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud mantiene la misma forma, así que cambiar de modelo es un cambio de una línea en el id del modelo. Ten en cuenta que los parámetros no son idénticos entre los dos: Perceptron Mk1 admite reasoning e include_reasoning, que el modelo Euryale no admite, y el modelo Euryale admite logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed y stop, que Perceptron Mk1 no admite. Envía solo los parámetros que el modelo objetivo enumera, y la misma ruta de código servirá para ambos.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "perceptron/perceptron-mk1" a "sao10k/l3.1-euryale-70b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Perceptron: Perceptron Mk1 →Detalles y entorno de pruebas de Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 contra Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Especificaciones

Diferencias clave

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