AionLabs: Aion-2.0 बनाम ByteDance: UI-TARS 7B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और ByteDance: UI-TARS 7B ($0.35 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	AionLabs: Aion-2.0	ByteDance: UI-TARS 7B
प्रोवाइडर	AionLabs	ByteDance
इनपुट	$2.80 / 1M टोकन	$0.35 / 1M टोकन
आउटपुट	$5.60 / 1M टोकन	$0.70 / 1M टोकन
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन	$0.35 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो	1,31,072	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	32,768	2,048
इनपुट	text	image, text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 फ़र॰ 2026	22 जुल॰ 2025

मुख्य अंतर

ByteDance: UI-TARS 7B इनपुट tokens पर 88% सस्ता है।
ByteDance: UI-TARS 7B आउटपुट tokens पर 88% सस्ता है।
सिर्फ AionLabs: Aion-2.0 टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ ByteDance: UI-TARS 7B संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ AionLabs: Aion-2.0 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत AionLabs: Aion-2.0 के साथ $0.00560 और ByteDance: UI-TARS 7B के साथ $0.000700 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 23 फरवरी 2026 को जारी किया गया था। ByteDance: UI-TARS 7B, ByteDance का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 22 जुलाई 2025 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से मॉडल आईडी aion-labs/aion-2.0 और bytedance/ui-tars-1.5-7b के तहत परोसा जाता है, और दोनों टेक्स्ट इनपुट लेकर टेक्स्ट आउटपुट देते हैं, इसलिए पहली नज़र में ये एक दूसरे के बदले इस्तेमाल किए जा सकने वाले लगते हैं। अंतर इस बात में सामने आता है कि हर एक इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करता है और कौन से रिक्वेस्ट पैरामीटर मानता है।

Aion-2.0 का कॉन्टेक्स्ट विंडो 131072 टोकन है, जबकि UI-TARS 7B 128000 टोकन पर है, जो इतना करीब है कि कॉन्टेक्स्ट लंबाई को आपके फैसले का आधार नहीं बनना चाहिए। असली अंतर मोडैलिटी और पैरामीटर समर्थन में है। UI-TARS 7B टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज भी स्वीकार करता है, इसलिए यह दोनों में से अकेला है जो आपके प्रॉम्प्ट के साथ स्क्रीनशॉट या डायग्राम देख सकता है। Aion-2.0 केवल टेक्स्ट है। पैरामीटर की ओर देखें तो Aion-2.0 tools, tool_choice, response_format, reasoning और include_reasoning का समर्थन करता है, जो इसे तब चुनने योग्य बनाता है जब आपको फंक्शन कॉलिंग या खुला reasoning पास चाहिए। इसके बजाय UI-TARS 7B structured_outputs, logprobs, top_logprobs, logit_bias, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty और top_k का समर्थन करता है, जो आपको सैंपलिंग और टोकन स्तर के आउटपुट पर अधिक सटीक नियंत्रण देता है।

ऐसे काम के लिए जो पूरी तरह टेक्स्ट है और जिसमें मॉडल को फंक्शन कॉल करने, टूल कॉल की चेन बनाने या ऐसा reasoning ट्रेस देने की ज़रूरत है जिसे आप जांच सकें, Aion-2.0 स्वाभाविक चुनाव है। ऐसे काम के लिए जहां इनपुट में इमेज शामिल है, या जहां आप log probabilities, दोहराव के लिए तय seed, या structured outputs चाहते हैं, UI-TARS 7B वह है जो यह कर सकता है। अगर आपका वर्कलोड सादा टेक्स्ट जनरेशन है, बिना टूल और बिना इमेज, तो दोनों काम करेंगे, और फैसले का आधार लागत बन जाता है। UI-TARS 7B इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, इसलिए जब क्षमता उन्हें अलग नहीं करती, तो यह अधिक किफायती चुनाव है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI-संगत इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने messages chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को aion-labs/aion-2.0 या bytedance/ui-tars-1.5-7b पर सेट करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ उसी OpenAI आकार का पालन करता है जो आप पहले से उपयोग करते हैं। दोनों के बीच स्विच करना मॉडल आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है, हालांकि ध्यान रखें कि पैरामीटर सार्वभौमिक नहीं हैं: UI-TARS 7B को tools भेजना या Aion-2.0 को structured_outputs भेजना वैसा व्यवहार नहीं कर सकता जैसी आप अपेक्षा करते हैं, इसलिए बॉडी को अपने चुने हुए मॉडल के अनुसार ढालें। इस पेज पर मौजूद लाइव मूल्य तालिका हर एक के लिए मौजूदा दरें दिखाती है।

ऐसे मामले भी हैं जहां महंगा मॉडल फिर भी सही चुनाव होता है। अगर आपका एप्लिकेशन टूल कॉलिंग पर या reasoning ट्रेस पढ़ने पर निर्भर है, तो Aion-2.0 दोनों में से अकेला है जो उन पैरामीटर का समर्थन करता है, और UI-TARS 7B पर कोई भी बचत ऐसी क्षमता की भरपाई नहीं कर सकती जो उसमें नहीं है। इसी तरह, अगर आपको 128000 टोकन से थोड़ा ऊपर कॉन्टेक्स्ट विंडो चाहिए, तो Aion-2.0 आपको वह गुंजाइश देता है। पहले क्षमता के आधार पर चुनें, फिर दोनों के बीच का मूल्य अंतर उन मामलों को तय करने दें जहां दोनों मॉडल काम कर सकते हैं।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "bytedance/ui-tars-1.5-7b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →ByteDance: UI-TARS 7B विवरण और प्लेग्राउंड →

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "bytedance/ui-tars-1.5-7b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

AionLabs: Aion-2.0 बनाम ByteDance: UI-TARS 7B

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