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Nouveau ici ? Découvrez comment ça marche Une visite d’une minute du bac à sable, des modèles et de votre clé API.

LiquidAI: d1-ultra contre Perplexity: Decider V1.2

Un comparatif côte à côte de LiquidAI: d1-ultra (0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)) et Perplexity: Decider V1.2 (0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.

Caractéristiques

	LiquidAI: d1-ultra	Perplexity: Decider V1.2
Fournisseur	LiquidAI	Perplexity
Entrée	0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)	0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)
Lecture du cache	0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)	-
Fenêtre de contexte	32 768	262 144
Sortie max.	29 491	235 929
Entrée	text, image	text, image
Sortie	decisions	decisions
Appel d’outils
Sortie structurée
Contrôle du raisonnement
Ajouté le	15 oct. 2026	16 oct. 2026

Principales différences

Perplexity: Decider V1.2 est 52% moins cher sur les tokens d’entrée.
Perplexity: Decider V1.2 lit 8.0× plus de contexte (262 144 tokens).
Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000147 $US avec LiquidAI: d1-ultra et 0,000070 $US avec Perplexity: Decider V1.2.

En détail

LiquidAI : d1-ultra est un modèle de décisions de LiquidAI, publié le 15 octobre 2026. Perplexity : Decider V1.2 est un modèle de décisions de Perplexity, publié un jour plus tard, le 16 octobre 2026. Les deux appartiennent à la même catégorie, ils visent donc le même type de tâche globale : prendre une entrée et renvoyer une décision plutôt que de la prose libre. Ni l'un ni l'autre n'est un modèle de chat général, et ni l'un ni l'autre n'est positionné comme un assistant de codage ou de rédaction. Si votre application a besoin d'un modèle qui produit une décision, les deux méritent une place sur votre liste restreinte.

Les deux diffèrent le plus nettement par la fenêtre de contexte et le prix. Decider V1.2 accepte jusqu'à 262144 tokens de contexte, tandis que d1-ultra accepte 32768 tokens. C'est une différence d'environ huit fois, et cela compte lorsque vous alimentez le modèle avec de longs documents, de gros blocs récupérés ou un historique de conversation étendu avant de demander une décision. Sur le prix d'entrée, Decider V1.2 est le moins cher des deux. Le prix de sortie n'est pas significativement différent entre eux, c'est donc du côté de l'entrée que l'écart de coût apparaît. Les deux acceptent du texte et des images en entrée, et les deux renvoient des décisions en sortie. Aucun ne liste de paramètres pris en charge, vous ne devez donc pas vous attendre à ce que des réglages comme temperature ou top_p aient un effet. Aucun ne se distingue comme le seul à offrir des outils, une sortie structurée ou du raisonnement, donc sur ces axes il n'y a rien pour les séparer.

Pour un choix pratique, commencez par le besoin de contexte. Si votre prompt plus le matériel récupéré tient confortablement dans 32768 tokens, d1-ultra est un choix raisonnable et vous garde sur le modèle de LiquidAI. Si vous dépassez régulièrement cette limite, ou si vous voulez de la marge pour ne pas avoir à rogner le contexte, c'est Decider V1.2 qu'il faut appeler, et son prix d'entrée plus bas renforce ce choix pour les prompts longs. Pour les tâches de décision courtes comportant des images, où l'entrée est compacte, l'un ou l'autre modèle peut convenir, et le facteur décisif devient le fournisseur auquel vous faites déjà confiance ou avec lequel vous êtes déjà intégré. Lorsque l'entrée est longue et le volume d'appels élevé, la combinaison d'une fenêtre plus grande et d'un prix d'entrée plus bas désigne Decider V1.2.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle expose une API compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base d'api14, vous envoyez votre requête au point de terminaison chat completions, et vous définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser le modèle de LiquidAI, définissez l'id du modèle sur "liquid/d1-ultra". Pour utiliser le modèle de Perplexity, définissez-le sur "perplexity/pplx-decider-v1.2". Rien d'autre dans le corps de la requête n'a besoin de changer pour basculer entre eux, puisque les deux prennent du texte et des images en entrée et renvoient tous deux des décisions. Cela signifie que vous pouvez conserver un seul chemin de code et échanger l'id, ou router par requête en fonction de la taille de l'entrée.

Changer de modèle en une chaîne

Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "liquid/d1-ultra" par "perplexity/pplx-decider-v1.2" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

LiquidAI: d1-ultra : détails et bac à sable →Perplexity: Decider V1.2 : détails et bac à sable →

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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
  "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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