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Decider V1.2 vs Span-01 Lite : prix de l’API, contexte et fonctionnalités · api14

Perplexity: Decider V1.2 contre Respan: Span-01 Lite

Un comparatif côte à côte de Perplexity: Decider V1.2 (0,07 $US / 1M jetons (≈ 0,06 €)) et Respan: Span-01 Lite (Gratuit) 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 V1.2	Respan: Span-01 Lite
Fournisseur	Perplexity	Respan
Entrée	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

En détail

Perplexity : Decider V1.2 est un modèle de décisions de Perplexity, publié le 16 octobre 2026. Respan : Span-01 Lite est un modèle de décisions de Respan, publié le 26 septembre 2026. Les deux appartiennent à la même catégorie, donc aucun n'est un modèle de chat généraliste ni un assistant de codage au sens habituel. Ils sont conçus pour renvoyer des décisions plutôt que de la prose libre, ce qui façonne tout ce qui suit.

La différence la plus claire entre eux réside dans la gestion des entrées. Decider V1.2 accepte les entrées texte et image, tandis que Span-01 Lite accepte uniquement le texte. Si votre pipeline doit injecter une capture d'écran, un formulaire scanné, un diagramme ou tout autre artefact visuel en plus du prompt, c'est Decider V1.2 qui peut le prendre en charge. Decider V1.2 indique également une longueur de contexte de 262144 tokens, alors que Span-01 Lite ne publie pas de longueur de contexte, donc considérez sa fenêtre utilisable comme inconnue et planifiez en conséquence. Les deux modèles produisent des décisions, et aucun ne liste de paramètres pris en charge, donc vous ne devez pas vous attendre à régler le comportement d'échantillonnage, la température ou des réglages similaires via le corps de la requête. Sur le prix, la comparaison qualitative indique un coût d'entrée et de sortie comme non significativement différent ou inconnu, donc il n'y a aucune base pour affirmer qu'un modèle est moins cher que l'autre ; consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les chiffres actuels.

Pour la sélection pratique, commencez par le côté entrée. Les tâches qui impliquent de lire des images, comme classer une capture d'écran, extraire une décision d'un scan de document ou juger un état visuel, pointent vers Decider V1.2 parce que Span-01 Lite ne peut pas les voir. Les tâches purement textuelles et qui tiennent confortablement dans un prompt modeste sont des candidates raisonnables pour Span-01 Lite. Les charges de travail textuelles longues, comme décider sur une grande transcription, un long journal ou un grand ensemble de documents récupérés, favorisent Decider V1.2 parce que sa longueur de contexte est déclarée et grande, tandis que celle de Span-01 Lite n'est pas déclarée du tout. Comme aucun modèle n'expose de paramètres pris en charge, la décision porte principalement sur la modalité et le contexte plutôt que sur le réglage.

Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Les deux sont servis derrière une API compatible OpenAI, donc vous conservez votre client existant, la forme de requête existante et l'analyse de réponse existante, et vous changez uniquement l'identifiant du modèle. Utilisez "perplexity/pplx-decider-v1.2" pour le modèle Perplexity et "respan/span-01-lite" pour le modèle Respan. Cette seule chaîne est le commutateur entre eux, ce qui rend peu coûteux le routage de différentes requêtes vers différents modèles au sein d'une même application, ou le remplacement de l'un par l'autre pendant les tests.

Il existe un cas où Span-01 Lite reste le choix judicieux même si Decider V1.2 couvre plus de terrain. Si vos entrées sont uniquement textuelles et courtes, et que vous voulez simplement un modèle de décisions de Respan, Span-01 Lite correspond à la tâche sans la surface de modalité supplémentaire que vous n'utiliseriez pas. Les faits donnés n'établissent pas d'avantage de prix pour l'un ou l'autre côté, donc choisissez en fonction du type d'entrée et des besoins de contexte plutôt que du coût.

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-v1.2" par "respan/span-01-lite" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.

Perplexity: Decider V1.2 : détails et bac à sable →Respan: Span-01 Lite : détails et bac à sable →

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-lite",
  "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);

Perplexity: Decider V1.2 contre Respan: Span-01 Lite

Caractéristiques

En détail

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