Cloudflare: Clef contre Jared Palmer: Kev 4B
Un comparatif côte à côte de Cloudflare: Clef (0,67 $US / 1M jetons (≈ 0,60 €)) et Jared Palmer: Kev 4B (0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Cloudflare: Clef | Jared Palmer: Kev 4B | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Cloudflare | Jared Palmer |
| Entrée | 0,67 $US / 1M jetons (≈ 0,60 €) | 0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 537 | 8 192 |
| Sortie max. | 58 983 | 7 372 |
| Entrée | text, image | text |
| Sortie | decisions | decisions |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 1 oct. 2026 | 25 sept. 2026 |
Principales différences
- Jared Palmer: Kev 4B est 78% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Cloudflare: Clef lit 8.0× plus de contexte (65 537 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000672 $US avec Cloudflare: Clef et 0,000147 $US avec Jared Palmer: Kev 4B.
En détail
Cloudflare : Clef est un modèle de Cloudflare, listé dans la catégorie decisions. Jared Palmer : Kev 4B est un modèle de Jared Palmer, également dans la catégorie decisions. Les deux sont des modèles de décision plutôt que des modèles de chat généraux, vous devez donc vous attendre à ce qu'ils renvoient une décision en sortie plutôt que de la prose libre. Les deux ont été publiés à peu de temps d'intervalle, Kev 4B le 2026-09-25 et Clef le 2026-10-01.
La différence la plus claire entre eux est la taille du contexte. Clef accepte jusqu'à 65 537 tokens, tandis que Kev 4B accepte jusqu'à 8 192 tokens. Cela représente environ huit fois plus de place dans Clef, ce qui compte lorsque le matériel sur lequel vous voulez une décision est long. Les modalités d'entrée diffèrent également. Clef prend en entrée du texte et des images, vous pouvez donc inclure une capture d'écran ou une page numérisée à côté de vos instructions écrites. Kev 4B ne prend que du texte. En sortie, ils correspondent, puisque les deux produisent des décisions. Aucun des deux modèles ne liste de paramètres pris en charge, il n'y a donc aucune surface de réglage avec laquelle travailler de part et d'autre, et la comparaison qualitative ne donne aucune différence significative pour l'utilisation d'outils, la sortie structurée ou la prise en charge du raisonnement.
Pour une sélection pratique, commencez par l'entrée que vous avez réellement. Si votre décision dépend d'une image, comme un graphique, un formulaire ou une mise en page, Clef est le seul des deux à l'accepter. Si le texte que vous fournissez est long, un document complet, un fil de discussion étendu ou un grand ensemble d'enregistrements, la fenêtre de contexte plus grande de Clef vous permet de le transmettre en une seule requête là où Kev 4B vous forcerait à le tronquer ou à le diviser. Kev 4B est l'option la moins chère en entrée selon la comparaison, donc pour des décisions sur texte court uniquement, c'est le choix le plus économique. La comparaison n'établit pas de différence de coût en sortie, ne supposez donc pas que l'un est moins cher à exécuter sur cette seule base. Si vos prompts sont petits et purement textuels, Kev 4B est un choix par défaut raisonnable ; optez pour Clef lorsque la longueur ou les images font partie du problème.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. L'API est compatible OpenAI, vous pointez donc votre client existant vers la passerelle, envoyez une requête au format chat habituel, et définissez l'id du modèle. Pour utiliser Clef, définissez l'id du modèle sur "cloudflare/clef" ; pour utiliser Kev 4B, définissez-le sur "jaredpalmer/kev-4b". Rien d'autre dans la structure de votre requête n'a besoin de changer, ce qui facilite l'essai de l'un, puis de l'autre, sur la même entrée et la comparaison des décisions que vous obtenez en retour. Comme aucun des deux modèles ne prend en charge de paramètres, gardez vos requêtes simples et évitez de vous appuyer sur des contrôles d'échantillonnage.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "cloudflare/clef" par "jaredpalmer/kev-4b" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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": "jaredpalmer/kev-4b",
"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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