Microsoft : Microsoft-Decision-1 est un modèle de décisions de Microsoft, répertorié sous l'identifiant de modèle microsoft/microsoft-decision-1. Nace.AI : Drex Max est un modèle de décisions de Nace.AI, répertorié sous l'identifiant de modèle nace-ai/drex-max. Les deux appartiennent à la même catégorie, ils sont donc conçus pour le même type de tâche générale : prendre une entrée et renvoyer une décision plutôt que de la prose libre. Microsoft a publié son modèle le 2026-10-09, et Nace.AI a publié Drex Max le 2026-10-21, donc les deux sont des entrées récentes dans cette catégorie.
La séparation la plus nette entre eux concerne le contexte et la gestion des entrées. Drex Max a la fenêtre de contexte la plus grande avec 262144 tokens, tandis que Microsoft-Decision-1 se situe à 32768 tokens. Drex Max accepte aussi les entrées texte et image, alors que Microsoft-Decision-1 accepte uniquement le texte. Les deux renvoient des décisions comme modalité de sortie, et aucun ne liste de paramètres pris en charge, donc il n'y a aucune différence à peser sur ce point. Côté prix, Microsoft-Decision-1 est le moins cher des deux en entrée ; les données de comparaison ne montrent pas de différence significative sur le prix de sortie, donc considérez le coût de sortie comme à peu près comparable. En bref, Drex Max vous donne plus de marge et une modalité d'entrée supplémentaire, et Microsoft-Decision-1 vous donne un coût d'entrée plus faible.
Pour la sélection pratique, le facteur décisif est généralement la quantité de matière que le modèle doit lire avant de décider. Si votre décision dépend d'un long document, d'une longue transcription, ou d'un mélange de texte et de captures d'écran ou de pages scannées, Drex Max est le choix naturel car il accepte les entrées image et contient bien plus de contexte en un seul appel. Si vos entrées sont de courts prompts texte et que le coût par token d'entrée compte pour vous, Microsoft-Decision-1 est le meilleur choix par défaut, puisqu'il est l'option la moins chère en entrée et que sa fenêtre de 32768 tokens est amplement suffisante pour des tâches de décision compactes. Là où les deux peuvent gérer la tâche, commencez par le modèle d'entrée le moins cher et montez en gamme seulement lorsque vous atteignez réellement la limite de contexte ou que vous devez transmettre une image.
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 api14, envoyez votre requête au point de terminaison chat completions, et définissez le champ model sur l'identifiant souhaité. Basculer entre les deux est un changement d'une ligne : utilisez microsoft/microsoft-decision-1 pour le modèle Microsoft, ou nace-ai/drex-max pour le modèle Nace.AI. Votre gestion des requêtes et des réponses reste identique, et comme aucun des modèles ne liste de paramètres pris en charge, limitez votre payload aux champs standard et évitez de dépendre d'options de réglage supplémentaires.
Il existe un cas où le modèle d'entrée plus cher reste le bon choix même si vous n'avez pas besoin d'images : lorsqu'une décision unique nécessite plus de 32768 tokens de contexte. Microsoft-Decision-1 ne peut pas contenir autant en une seule requête, donc une entrée longue devrait être tronquée ou découpée, ce qui peut modifier la décision. Drex Max gère ce volume directement. Sinon, pour les tâches de décision en texte court uniquement, Microsoft-Decision-1 reste le choix judicieux en termes de coût d'entrée.