api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus ($0.95 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus
प्रोवाइडरAionLabsDeepSeek
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$0.95 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$3.50 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन-
संदर्भ विंडो1,31,0721,63,840
अधिकतम आउटपुट32,7681,47,456
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202622 सित॰ 2025

मुख्य अंतर

  • DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus इनपुट tokens पर 66% सस्ता है।
  • DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus आउटपुट tokens पर 38% सस्ता है।
  • DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus 1.3× ज़्यादा context पढ़ता है (1,63,840 tokens)।
  • सिर्फ DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus संरचित JSON आउटपुट 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 V3.1 Terminus के साथ $0.00270 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus, DeepSeek का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-09-22 को जारी किया गया था। दोनों टेक्स्ट श्रेणी में आते हैं, इसलिए न तो कोई छवि, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है, और न ही कोई टेक्स्ट के अलावा कुछ और लौटाता है। यदि आपकी पाइपलाइन को स्क्रीनशॉट या PDF पृष्ठ को छवि के रूप में भेजने की आवश्यकता है, तो इनमें से कोई भी सही विकल्प नहीं है और आपको कैटलॉग में कहीं और देखना चाहिए।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। DeepSeek V3.1 Terminus में 163840 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जबकि Aion-2.0 में 131072। दोनों लंबे दस्तावेज़ों के लिए पर्याप्त बड़े हैं, लेकिन DeepSeek मॉडल आपको लगभग एक चौथाई अधिक जगह देता है, इससे पहले कि आपको ट्रंकेट या चंक करना शुरू करना पड़े। पैरामीटर पर दोनों काफी हद तक ओवरलैप करते हैं: दोनों include_reasoning, reasoning, max_tokens, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p प्रदान करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और रीज़निंग-शैली आउटपुट दोनों तरफ उपलब्ध हैं। DeepSeek frequency_penalty, stop, structured_outputs, top_k और top_p के साथ आगे जाता है, जिसका अर्थ है कि यह दोनों में से एकमात्र है जो structured outputs को एक अलग सुविधा के रूप में समर्थन करता है। यदि आप प्रॉम्प्ट शब्दों के बजाय API द्वारा लागू सख्त JSON स्कीमा पर निर्भर हैं, तो यह अंतर मायने रखता है। किसी भी मॉडल को tools वाला एकमात्र या reasoning वाला एकमात्र नहीं बताया गया है, इसलिए उन्हें बराबरी मानें।

रोज़मर्रा के काम के लिए, चुनाव आमतौर पर बजट और कॉन्टेक्स्ट पर आता है। DeepSeek V3.1 Terminus इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, और इसमें बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो भी है, इसलिए उच्च-मात्रा वाले बैच कार्यों, लंबे रिट्रीवल-संवर्धित प्रॉम्प्ट, या किसी भी ऐसी चीज़ के लिए जहाँ आप बड़े पैमाने पर प्रति टोकन भुगतान कर रहे हैं, यह स्पष्ट डिफ़ॉल्ट है। Aion-2.0 तब बेहतर फिट है जब आप विशेष रूप से चाहते हैं कि AionLabs एक मॉडल परिवार के रूप में क्या प्रदान करता है, या जब आप पहले से ही अन्य AionLabs मॉडल रूट कर रहे हैं और अपने स्टैक में सुसंगत व्यवहार चाहते हैं। चूँकि दोनों टूल उपयोग और रीज़निंग समर्थन पर करीब हैं, कोई मजबूत क्षमता तर्क नहीं है जो आपको एजेंट-शैली वर्कलोड के लिए Aion-2.0 पर मजबूर करे; निर्णय ज्यादातर कीमत, कॉन्टेक्स्ट और प्रदाता प्राथमिकता है।

api14 के माध्यम से किसी एक को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI-संगत चैट कम्प्लीशन्स प्रारूप बोलता है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य messages ऐरे भेजते हैं, और model फ़ील्ड को या तो "aion-labs/aion-2.0" या "deepseek/deepseek-v3.1-terminus" पर सेट करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है: वही system prompt, वही tools ऐरे, वही temperature। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो इसे सस्ता बनाता है कि आप एक प्रॉम्प्ट को दोनों के खिलाफ A/B करें और आउटपुट की तुलना किसी और के बेंचमार्क टेबल के बजाय अपने डेटा पर करें।

Aion-2.0 के लिए अभी भी एक मामला है, भले ही DeepSeek सस्ता है और उसके पास अधिक कॉन्टेक्स्ट है। यदि आपकी टीम AionLabs पर मानकीकृत है, या यदि आपने पहले से ही Aion-2.0 के खिलाफ प्रॉम्प्ट और मूल्यांकन हार्नेस ट्यून किए हैं और उन्हें फिर से मान्य नहीं करना चाहते हैं, तो वहीं रहना उचित है। पैरामीटर सेट इतने करीब हैं कि अधिकांश प्रॉम्प्ट बिना संपादन के पोर्ट हो जाएंगे, लेकिन "अधिकांश" का अर्थ "सभी" नहीं है, और टूल कॉल और structured output पार्सिंग का फिर से परीक्षण करना वास्तविक काम है। DeepSeek V3.1 Terminus चुनें जब लागत और कॉन्टेक्स्ट हावी हों; Aion-2.0 चुनें जब प्रदाता स्थिरता या मौजूदा ट्यूनिंग हावी हो।

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-v3.1-terminus" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus 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-v3.1-terminus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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