Perplexity: Decider Flash V1.2 contre Respan: Span-01
Un comparatif côte à côte de Perplexity: Decider Flash V1.2 (0,04 $US / 1M jetons (≈ 0,03 €)) et Respan: Span-01 (0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Perplexity: Decider Flash V1.2 | Respan: Span-01 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Perplexity | Respan |
| Entrée | 0,04 $US / 1M jetons (≈ 0,03 €) | 0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €) |
| Fenêtre de contexte | 262 144 | - |
| Sortie max. | 235 929 | - |
| Entrée | text, image | text |
| Sortie | decisions | decisions |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 16 oct. 2026 | 26 sept. 2026 |
Principales différences
- Perplexity: Decider Flash V1.2 est 50% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,000035 $US avec Perplexity: Decider Flash V1.2 et 0,000070 $US avec Respan: Span-01.
En détail
Perplexity: Decider Flash V1.2 est un modèle de décisions de Perplexity, publié le 2026-10-16. Respan: Span-01 est un modèle de décisions de Respan, publié le 2026-09-26. Les deux sont conçus pour le même type de tâche générale, produire des décisions en sortie plutôt que de la prose libre, donc le choix entre eux dépend des entrées, du contexte et du prix plutôt que du type de résultat renvoyé.
La séparation la plus nette concerne ce que chaque modèle accepte. Decider Flash V1.2 prend en entrée du texte et des images, donc vous pouvez envoyer une capture d'écran, un diagramme ou une page scannée avec vos instructions et le faire prendre en compte dans la décision. Span-01 ne prend que du texte. Decider Flash V1.2 indique aussi une longueur de contexte de 262144 tokens, tandis que Span-01 n'a aucune longueur de contexte indiquée, donc si vous travaillez avec de longs documents ou de longs historiques, Decider Flash V1.2 est celui dont la capacité est annoncée et peut être planifiée. Aucun des deux modèles n'indique de paramètres pris en charge, et aucun n'est signalé comme le seul à offrir des outils, une sortie structurée ou du raisonnement, donc ces dimensions ne les distinguent pas. Sur le prix, Decider Flash V1.2 est le moins cher des deux en entrée ; le prix de sortie n'est pas significativement différent ou est inconnu, donc considérez-les comme comparables sur ce point.
Pour le travail pratique, choisissez Decider Flash V1.2 quand votre entrée n'est pas purement textuelle, quand vous devez transmettre une grande quantité de matière en un seul appel, ou quand le coût d'entrée compte le plus parce que vous envoyez beaucoup de tokens par requête. Choisissez Span-01 quand votre entrée est du texte brut, que vos prompts sont courts à modérés, et que vous voulez un appel de décisions simple sans faire passer la gestion des images dans votre pipeline. Si vous hésitez, commencez par Decider Flash V1.2, puisqu'il couvre tout ce que fait Span-01 côté entrée et ajoute la prise en charge des images et une fenêtre de contexte annoncée.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, vous envoyez votre requête au point de terminaison chat completions avec votre clé api14, et vous définissez le champ model sur l'id souhaité. La seule différence entre les deux est cette chaîne : utilisez "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2" pour Decider Flash V1.2 et "respan/span-01" pour Span-01. La structure de vos messages, les en-têtes et l'analyse des réponses restent identiques, donc vous pouvez changer de modèle en modifiant une ligne ou en passant l'id comme variable.
Span-01 reste le meilleur choix dans une situation que les faits appuient : quand votre entrée est uniquement du texte et que vous n'avez pas besoin d'une grande fenêtre de contexte annoncée, c'est un choix par défaut parfaitement raisonnable, et il a été publié plus tôt, donc il est peut-être déjà le modèle sur lequel vos prompts existants et votre jeu d'évaluation ont été ajustés. Aucune capacité listée ici n'est présente chez Span-01 et absente chez Decider Flash V1.2, donc ce choix relève de l'adéquation avec votre configuration actuelle plutôt que de quoi que ce soit que Span-01 fait et que l'autre ne peut pas faire.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2" par "respan/span-01" : 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": "respan/span-01",
"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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