Nace.AI: Drex v1.5 contre ScaleDown: Classify-1
Un comparatif côte à côte de Nace.AI: Drex v1.5 (0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €)) et ScaleDown: Classify-1 (0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Nace.AI: Drex v1.5 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Nace.AI | ScaleDown |
| Entrée | 0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €) | 0,14 $US / 1M jetons (≈ 0,12 €) |
| Fenêtre de contexte | 131 072 | 1 000 000 |
| Sortie max. | 117 964 | 900 000 |
| Entrée | text | text, image, file |
| Sortie | decisions | decisions |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 9 oct. 2026 | 13 oct. 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- ScaleDown: Classify-1 lit 7.6× plus de contexte (1 000 000 tokens).
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000140 $US avec Nace.AI: Drex v1.5 et 0,000140 $US avec ScaleDown: Classify-1.
En détail
Nace.AI : Drex v1.5 est un modèle de décisions de Nace.AI, publié le 2026-10-09. ScaleDown : Classify-1 est un modèle de décisions de ScaleDown, publié le 2026-10-13. Les deux appartiennent à la même catégorie, donc le choix entre eux ne porte pas sur le type de sortie obtenue, puisque les deux renvoient des décisions, mais sur ce que vous leur fournissez et sur la quantité que vous pouvez leur fournir en une seule fois.
La séparation la plus nette concerne le contexte et les modalités d'entrée. Classify-1 accepte le texte, les images et les fichiers, et sa fenêtre de contexte est la plus grande des deux, à 1 000 000 de tokens. Drex v1.5 ne prend que du texte et plafonne à 131 072 tokens. Aucun des deux modèles ne liste de paramètres pris en charge, donc vous ne devez pas vous attendre à des réglages au-delà des bases d'une requête. Côté prix, les deux sont à peu près au même niveau en entrée, et aucune différence significative n'est enregistrée pour le prix de sortie, donc le coût n'est probablement pas le facteur décisif ici.
Pour un développeur qui choisit un appel, la règle pratique découle de ces différences. Si votre entrée est du texte brut et tient confortablement dans environ 131k tokens, Drex v1.5 couvre le besoin et vous garde sur une charge utile plus petite et plus simple. Si vous devez classer ou décider sur des images, des fichiers téléversés ou des documents très longs comme des journaux complets, des contrats ou des lots multi-fichiers, Classify-1 est celui qui peut réellement accepter l'entrée, et sa fenêtre plus grande signifie moins d'étapes de découpage et de recollage de votre côté. Les tâches qui mélangent une capture d'écran avec une question, ou qui couvrent des centaines de pages de texte, désignent Classify-1 presque par défaut.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle expose une API compatible OpenAI. Vous envoyez votre requête au même point de terminaison avec la même forme de requête, et la seule chose qui change est l'identifiant du modèle : utilisez "nace-ai/drex-v1.5" pour Drex v1.5 et "scaledown/classify-1" pour Classify-1. Votre code client, l'authentification et le traitement des réponses restent tels quels, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne et vous pouvez router différentes charges de travail vers différents modèles sans maintenir deux intégrations.
Il reste un argument en faveur de Drex v1.5 même lorsque Classify-1 semble le choix le plus sûr. Si votre pipeline est uniquement textuel et tient déjà dans sa limite de contexte, Drex v1.5 évite d'envoyer des charges utiles d'images ou de fichiers dont vous n'avez pas besoin, et comme le prix d'entrée est à peu près le même, il n'y a pas de pénalité de coût à rester avec lui. Considérez Classify-1 comme le choix par défaut lorsque la modalité ou la longueur est en question, et Drex v1.5 comme le choix sobre pour des décisions textuelles simples.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "nace-ai/drex-v1.5" par "scaledown/classify-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": "scaledown/classify-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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