LiquidAI: d1-ultra contre TypeSafe: Jev 1.14
Un comparatif côte à côte de LiquidAI: d1-ultra (0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €)) et TypeSafe: Jev 1.14 (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
| LiquidAI: d1-ultra | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | LiquidAI | TypeSafe |
| Entrée | 0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) | 0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) |
| 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 | 14 oct. 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- TypeSafe: Jev 1.14 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 0,000147 $US avec TypeSafe: Jev 1.14.
En détail
LiquidAI : d1-ultra est un modèle de LiquidAI, et TypeSafe : Jev 1.14 est un modèle de TypeSafe. Tous deux se situent dans la catégorie decisions, ce qui signifie que leur sortie n'est pas de la prose libre mais une décision, vous devez donc les traiter comme des composants qui renvoient un choix plutôt que comme des modèles de chat qui rédigent du texte en retour. LiquidAI a publié d1-ultra le 2026-10-15, un jour après que TypeSafe a publié Jev 1.14 le 2026-10-14. Si votre architecture suppose déjà un endpoint decisions, l'un ou l'autre modèle peut occuper ce rôle.
Les deux sont proches sur la gestion des entrées et très éloignés sur la quantité qu'ils peuvent lire en une fois. Tous deux acceptent les entrées texte et image, et tous deux émettent des décisions, donc aucun n'a d'avantage de modalité sur l'autre. La vraie différence est la longueur de contexte : d1-ultra prend en charge 32768 tokens, tandis que Jev 1.14 prend en charge 262144 tokens, ce qui fait de Jev 1.14 celui qui a le plus grand contexte, et de loin. Aucun des deux modèles ne liste de paramètres pris en charge, vous ne pouvez donc pas régler le comportement d'échantillonnage, la température ou des réglages similaires via le corps de la requête. Côté prix, les deux sont à peu près au même niveau en entrée, et aucune différence significative n'est enregistrée pour le coût de sortie, le coût n'est donc pas l'axe qui doit trancher pour vous.
Choisissez en fonction de la quantité de matière sur laquelle la décision doit être prise. Si la décision dépend d'un grand corpus de texte, d'une longue transcription, d'un gros ensemble de documents, ou de nombreuses images plus leur contexte environnant, Jev 1.14 est le choix le plus sûr car sa fenêtre de contexte est bien plus grande et vous risquez moins de tronquer les éléments sur lesquels repose la décision. Si la décision est étroite et que l'entrée pertinente tient confortablement dans 32768 tokens, d1-ultra est un choix raisonnable et il n'y a pas de pénalité de coût à le choisir, puisque le prix d'entrée est à peu près le même. Dans les deux cas, rappelez-vous que le modèle renvoie une décision, donc la logique environnante, l'ensemble autorisé de résultats et la validation de cette sortie restent de votre côté.
Appeler l'un ou l'autre via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers api14, vous conservez votre forme de requête habituelle, et vous ne changez que le champ model id entre "liquid/d1-ultra" et "typesafe/jev-1.14". Tout le reste dans l'appel, les messages, les parties texte et image, et la gestion de la réponse, reste tel quel. Cela signifie que vous pouvez développer contre un id, puis changer l'id pour comparer l'autre sur vos propres entrées sans réécrire le code d'intégration. Comme aucun des deux modèles n'expose de paramètres pris en charge, n'envoyez pas de champs de réglage en espérant qu'ils prennent effet.
Il n'y a aucun cas dans les faits donnés où un modèle est clairement le meilleur choix sur une dimension autre que le contexte. Ils sont à égalité sur le prix d'entrée, ils correspondent sur les modalités d'entrée et de sortie, et aucun n'offre les outils, la sortie structurée ou le raisonnement comme caractéristique distinctive. La décision se réduit donc à une seule question : votre entrée tient-elle dans 32768 tokens ? Si oui, l'un ou l'autre id fera l'affaire et vous pouvez choisir sur d'autres critères. Si non, utilisez "typesafe/jev-1.14" et gardez "liquid/d1-ultra" pour les décisions plus petites et autonomes où son contexte plus court n'est pas une contrainte.
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 "typesafe/jev-1.14" : 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": "typesafe/jev-1.14",
"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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