Free Models Router est un modèle de texte d'OpenRouter, répertorié sous l'identifiant de modèle openrouter/free. ScaleDown: Extract est un modèle de texte de ScaleDown, répertorié sous l'identifiant de modèle scaledown/extract. Les deux acceptent en entrée du texte et des images et renvoient tous deux du texte en sortie, donc au niveau de la forme de base ils font le même travail : vous envoyez du contenu, vous recevez du texte en retour. Les différences apparaissent dans la quantité que vous pouvez envoyer et dans le degré de contrôle dont vous disposez sur la réponse.
La séparation la plus nette concerne le contexte. ScaleDown: Extract dispose d'une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens contre 200 000 pour Free Models Router, donc ScaleDown est celui vers lequel se tourner lorsque le matériel est long. ScaleDown accepte également des fichiers en entrée en plus du texte et des images, tandis que Free Models Router n'accepte que du texte et des images. Dans l'autre sens, Free Models Router expose un large ensemble de paramètres : temperature, top_p, top_k, min_p, les pénalités frequency et presence, repetition penalty, seed, stop, logprobs et top_logprobs, response_format, structured_outputs, tool_choice et tools, plus des contrôles de raisonnement tels que reasoning, reasoning_effort et include_reasoning. ScaleDown: Extract ne prend en charge que max_tokens. Ainsi, Free Models Router est le modèle doté de l'appel d'outils, de la sortie structurée et des contrôles de raisonnement, et ScaleDown est le modèle doté de la fenêtre plus grande et de l'entrée de fichiers.
Pour le travail pratique, choisissez ScaleDown: Extract lorsque la tâche est de l'extraction ou du résumé sur de très grandes entrées, en particulier lorsque ces entrées arrivent sous forme de fichiers, et lorsqu'une réponse en texte brut est tout ce dont vous avez besoin. Choisissez Free Models Router lorsque la tâche nécessite un appel de fonction, un schéma JSON sur lequel vous pouvez compter, ou un effort de raisonnement explicite, et lorsque l'entrée tient confortablement dans 200 000 tokens. Si votre pipeline dépend de contrôles d'échantillonnage comme seed ou temperature, ou de probabilités logarithmiques pour le scoring, Free Models Router est le seul des deux à les proposer.
Appeler l'un ou l'autre via api14 est le même appel. Les deux sont servis derrière le point de terminaison compatible OpenAI, donc vous conservez votre client existant, votre tableau messages et votre authentification, et ne changez que l'identifiant de modèle dans le corps de la requête, entre openrouter/free et scaledown/extract. Rien d'autre dans la forme de la requête n'a besoin de bouger, bien que vous devriez supprimer les paramètres que le modèle cible ne liste pas, puisque ScaleDown: Extract n'accepte que max_tokens.
Il existe un cas où le modèle plus petit gagne quand même. Si votre tâche est une invite courte qui nécessite des outils, une sortie structurée ou un effort de raisonnement, le contexte supplémentaire de ScaleDown: Extract ne vous apporte rien, et Free Models Router est le meilleur choix. Les champs de prix qualitatifs pour l'entrée et la sortie ne sont pas significativement différents entre les deux, donc le coût n'est pas le facteur décisif ici ; la taille du contexte, l'entrée de fichiers et la prise en charge des paramètres le sont.