ScaleDown: Summarize contra XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
Una comparativa lado a lado de ScaleDown: Summarize (0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,12 €)) y XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) (Gratis) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| ScaleDown: Summarize | XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) | |
|---|---|---|
| Proveedor | ScaleDown | XingChen |
| Entrada | 0,14 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,12 €) | - |
| Ventana de contexto | 1.000.000 | 262.144 |
| Salida máxima | 4000 | 235.929 |
| Entrada | text, image, file | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 13 oct 2026 | 16 oct 2026 |
Diferencias clave
- ScaleDown: Summarize lee 3.8× más contexto (1.000.000 tokens).
- Solo XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) admite llamadas a herramientas.
- Solo XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) admite salida JSON estructurada.
- Solo XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) admite control del esfuerzo de razonamiento.
En detalle
ScaleDown: Summarize es un modelo de texto de ScaleDown, y XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) es un modelo de texto de XingChen. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de estilo chat, y ambos aceptan texto como entrada y devuelven texto como salida. El nombre sugiere su forma prevista: Summarize está posicionado en torno al trabajo de resumen, mientras que Xing4.0 29B A4B es un modelo de propósito general de XingChen ofrecido en un nivel gratuito. Ninguno es un generador multimodal, así que estás eligiendo entre dos endpoints de texto de entrada, texto de salida.
La división más clara es el contexto y la modalidad. ScaleDown: Summarize admite una ventana de contexto de 1,000,000 tokens y acepta texto, imágenes y archivos como entrada, así que puedes darle un documento largo, una página escaneada o un archivo adjunto junto con tu prompt. XingChen: Xing4.0 29B A4B tiene una ventana de contexto de 262,144 tokens y acepta solo texto. En el lado de los parámetros los dos son muy diferentes. ScaleDown: Summarize solo expone max_tokens, así que tienes poco control sobre el muestreo. Xing4.0 29B A4B expone un conjunto amplio, que incluye temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, include_reasoning y reasoning. Eso significa que el llamamiento a herramientas, la salida estructurada y los controles de razonamiento están disponibles solo en el modelo de XingChen.
Para el trabajo práctico, elige ScaleDown: Summarize cuando la tarea sea texto de entrada largo y quieras una respuesta corta de vuelta: condensar un contrato, un artículo de investigación, un hilo largo, o un lote de documentos que preferirías pasar como archivos o imágenes en lugar de pegar como texto plano. La ventana grande y la entrada de archivos e imágenes lo convierten en el ajuste natural para esa forma de tarea. Elige Xing4.0 29B A4B cuando necesites que el modelo haga más que leer y condensar: llamar a herramientas, devolver JSON que coincida con un esquema, o exponer un rastro de razonamiento. También es la mejor opción cuando quieres ajustar el comportamiento de muestreo con temperature, penalizaciones, seeds o secuencias de parada, ya que ScaleDown: Summarize no te da ninguno de esos controles.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 es la misma forma de solicitud, porque la puerta de enlace es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud de finalizaciones de chat con tus mensajes, y estableces el campo model. Para usar ScaleDown: Summarize, establece model en "scaledown/summarize". Para usar Xing4.0 29B A4B, establece model en "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free". Todo lo demás en el payload permanece igual, así que cambiar entre ellos es un cambio de una línea. La única advertencia son los parámetros: si envías temperature, tools o response_format a ScaleDown: Summarize, no los respetará, porque solo se admite max_tokens allí. Mantén tu cuerpo de solicitud en el subconjunto común si quieres que el mismo código funcione contra ambos.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "scaledown/summarize" a "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free": 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.chat.completions.create({
"model": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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