api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम DeepSeek: DeepSeek V3 0324

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और DeepSeek: DeepSeek V3 0324 ($1.02 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0DeepSeek: DeepSeek V3 0324
प्रोवाइडरAionLabsDeepSeek
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$1.02 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$3.99 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.39 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0721,63,840
अधिकतम आउटपुट32,7681,15,200
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202624 मार्च 2025

मुख्य अंतर

  • DeepSeek: DeepSeek V3 0324 इनपुट tokens पर 64% सस्ता है।
  • DeepSeek: DeepSeek V3 0324 आउटपुट tokens पर 29% सस्ता है।
  • DeepSeek: DeepSeek V3 0324 1.3× ज़्यादा context पढ़ता है (1,63,840 tokens)।
  • सिर्फ DeepSeek: DeepSeek V3 0324 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 DeepSeek: DeepSeek V3 0324 के साथ $0.00301 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। DeepSeek: DeepSeek V3 0324, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-03-24 को जारी किया गया था। दोनों टेक्स्ट श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी छवियों, ऑडियो या सादे टेक्स्ट के अलावा किसी अन्य इनपुट को स्वीकार नहीं करता, और दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं। जब आप इन दोनों में से चुनते हैं, तो आप दो अलग प्रकार के सिस्टम के बजाय अलग प्राथमिकताओं वाले दो प्रदाताओं में से चुन रहे होते हैं।

दोनों मॉडल तीन व्यावहारिक तरीकों से अलग होते हैं। DeepSeek V3 0324 का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 163840 टोकन, जबकि Aion-2.0 का 131072 टोकन है। DeepSeek V3 0324 संरचित आउटपुट का भी समर्थन करता है, जिसे Aion-2.0 सूचीबद्ध नहीं करता। Aion-2.0 वह है जो रीज़निंग का समर्थन करता है, जो include_reasoning और reasoning पैरामीटर के माध्यम से उजागर होता है, और इन दोनों में से केवल यही एक ऐसी क्षमता रखता है। कीमत पर, DeepSeek V3 0324 इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए सस्ता विकल्प है। उनकी पैरामीटर सूचियाँ ओवरलैप होती हैं लेकिन समान नहीं हैं: दोनों max_tokens, temperature, top_p, response_format, tool_choice और tools स्वीकार करते हैं, जबकि DeepSeek frequency_penalty, logprobs, seed, top_k और top_logprobs जोड़ता है, और Aion-2.0 अपने रीज़निंग पैरामीटर जोड़ता है।

रोज़मर्रा के काम के लिए, चुनाव आमतौर पर कार्य के स्वरूप पर निर्भर करता है। यदि आपको मॉडल से किसी समस्या पर चरण दर चरण विचार करवाना है और उस रीज़निंग को उजागर करवाना है, तो Aion-2.0 उपयुक्त है, क्योंकि यही वह क्षमता है जो DeepSeek V3 0324 यहाँ प्रदान नहीं करता। यदि आपको एक लंबा दस्तावेज़ एक ही प्रॉम्प्ट में लोड करना है, या आप चाहते हैं कि मॉडल आपके द्वारा परिभाषित स्कीमा से मेल खाता JSON उत्पन्न करे, तो DeepSeek V3 0324 बेहतर मेल है: यह अधिक टोकन रखता है और यह संरचित आउटपुट का समर्थन करता है। लागत भी इसी दिशा में इशारा करती है, क्योंकि DeepSeek V3 0324 इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता है। दोनों मॉडल tools और tool_choice स्वीकार करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग किसी भी पक्ष पर उपलब्ध है और यह प्रश्न का निर्णय नहीं करती।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और मॉडल को उसकी id से चुनते हैं। एक से दूसरे पर स्विच करने का मतलब है एक ही स्ट्रिंग बदलना: AionLabs के लिए "aion-labs/aion-2.0" उपयोग करें, या DeepSeek के लिए "deepseek/deepseek-chat-v3-0324"। अनुरोध और प्रतिक्रिया के स्वरूप समान रहते हैं, इसलिए आपके message array, आपकी tool परिभाषाएँ और आपकी प्रतिक्रिया हैंडलिंग को फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं है। मुख्य बात जिस पर ध्यान देना है वह है पैरामीटर: यदि आप DeepSeek V3 0324 को रीज़निंग विकल्प पास करते हैं, या Aion-2.0 को seed या logprobs पास करते हैं, तो कॉल उस तरह व्यवहार नहीं करेगी जैसे वह दूसरे मॉडल पर करती है, इसलिए उन सेटिंग्स को प्रति मॉडल अलग रखें।

फिर भी ऐसे मामले हैं जहाँ Aion-2.0 जीतता है, भले ही DeepSeek V3 0324 सस्ता है और अधिक कॉन्टेक्स्ट रखता है। कोई भी वर्कलोड जो reasoning पैरामीटर पर निर्भर करता है, जैसे कोई कार्य जहाँ आप उत्तर के साथ मॉडल की मध्यवर्ती सोच सामने लाना चाहते हैं, इस जोड़ी में केवल Aion-2.0 पर मौजूद है। इसका छोटा कॉन्टेक्स्ट विंडो अभी भी अधिकांश प्रॉम्प्ट के लिए काफी बड़ा है, इसलिए यह अंतर केवल तब मायने रखता है जब आप बहुत लंबे इनपुट भेज रहे हों। यदि आपके प्रोजेक्ट को उस रीज़निंग व्यवहार की आवश्यकता है, तो Aion-2.0 चुनें और अधिक कीमत तथा छोटे विंडो को स्वीकार करें; यदि नहीं, तो DeepSeek V3 0324 आपको अधिक जगह और कम लागत देता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "aion-labs/aion-2.0" से "deepseek/deepseek-chat-v3-0324" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →DeepSeek: DeepSeek V3 0324 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": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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