LiquidAI: d1 contre Microsoft: Microsoft-Decision-1
Un comparatif côte à côte de LiquidAI: d1 (0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)) et Microsoft: Microsoft-Decision-1 (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 | Microsoft: Microsoft-Decision-1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | LiquidAI | Microsoft |
| Entrée | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) | 0,15 $US / 1M jetons (≈ 0,13 €) |
| Lecture du cache | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 32 768 |
| Sortie max. | 58 982 | 29 491 |
| Entrée | text, image | text |
| Sortie | decisions | decisions |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 1 oct. 2026 | 9 oct. 2026 |
Principales différences
- LiquidAI: d1 est 52% moins cher sur les tokens d’entrée.
- LiquidAI: d1 lit 2.0× plus de contexte (65 536 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000070 $US avec LiquidAI: d1 et 0,000147 $US avec Microsoft: Microsoft-Decision-1.
En détail
LiquidAI : d1 est un modèle de décisions de LiquidAI, et Microsoft : Microsoft-Decision-1 est un modèle de décisions de Microsoft. Les deux appartiennent à la même catégorie, donc aucun n'est un modèle de chat ou de génération général au sens habituel ; vous les appelez pour obtenir une décision plutôt qu'un paragraphe de prose. Ils ont été publiés à environ une semaine d'intervalle, d1 arrivant en premier et Microsoft-Decision-1 suivant peu après. Si vous choisissez entre les deux, les différences qui comptent sont la taille du contexte, ce que vous pouvez fournir en entrée, et le prix.
La séparation la plus nette concerne le contexte et l'entrée. d1 accepte jusqu'à 65 536 tokens, tandis que Microsoft-Decision-1 accepte 32 768, donc d1 vous donne environ deux fois plus de place pour de longs documents, des transcriptions ou un historique accumulé en un seul appel. d1 accepte aussi les images en plus du texte, alors que Microsoft-Decision-1 est texte uniquement. Les deux renvoient des décisions comme modalité de sortie, et aucun ne liste de paramètres pris en charge, donc vous ne devez vous attendre à régler l'échantillonnage ou d'autres réglages sur aucun des deux. Côté prix, d1 est le moins cher des deux en entrée ; la comparaison du coût en sortie n'est pas significativement différente entre eux, donc considérez-les comme à peu près équivalents sur ce point.
Pour le travail pratique, tournez-vous vers d1 quand votre décision dépend d'un grand volume de texte, quand vous voulez garder une longue conversation ou un ensemble de documents dans une seule requête, ou quand l'entrée inclut une capture d'écran, un scan, un graphique ou une autre image que la décision doit prendre en compte. Tournez-vous vers Microsoft-Decision-1 quand vos entrées sont en texte brut et tiennent confortablement dans 32 768 tokens, et quand vous préférez rester dans la famille Microsoft, par exemple pour garder une provenance de modèle cohérente sur une pile qui utilise déjà des services Microsoft. Si vos prompts sont courts et en texte uniquement, le contexte plus large de d1 ne vous apporte rien, et Microsoft-Decision-1 est un choix par défaut parfaitement raisonnable.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez votre requête au point de terminaison chat completions, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser LiquidAI : d1, définissez le model sur liquid/d1. Pour utiliser Microsoft : Microsoft-Decision-1, définissez-le sur microsoft/microsoft-decision-1. Tout le reste dans le corps de la requête reste inchangé, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne et vous pouvez les comparer sur votre propre trafic sans réécrire le code d'intégration.
Il reste des cas où Microsoft-Decision-1 est le meilleur choix même si d1 est moins cher en entrée et a la fenêtre plus grande. Si votre pipeline est en texte uniquement, vos charges utiles sont petites, et vous voulez le modèle issu de la gamme Microsoft, le contexte supplémentaire et la prise en charge des images de d1 sont simplement de la capacité inutilisée. Dans cette situation, les deux sont assez proches en coût de sortie pour que le facteur décisif soit le fournisseur sur lequel vous préférez vous appuyer, et non quel modèle est techniquement plus grand.
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" par "microsoft/microsoft-decision-1" : 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": "microsoft/microsoft-decision-1",
"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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