AionLabs: Aion-2.0 बनाम Inception: Mercury 2

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Inception: Mercury 2 ($0.88 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	AionLabs: Aion-2.0	Inception: Mercury 2
प्रोवाइडर	AionLabs	Inception
इनपुट	$2.80 / 1M टोकन	$0.88 / 1M टोकन
आउटपुट	$5.60 / 1M टोकन	$2.63 / 1M टोकन
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन	$0.09 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो	1,31,072	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	32,768	50,000
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 फ़र॰ 2026	4 मार्च 2026

मुख्य अंतर

Inception: Mercury 2 इनपुट tokens पर 69% सस्ता है।
Inception: Mercury 2 आउटपुट tokens पर 53% सस्ता है।
सिर्फ Inception: Mercury 2 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 Inception: Mercury 2 के साथ $0.00219 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। Inception: Mercury 2, Inception का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-03-04 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से चैट-शैली के टेक्स्ट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, और दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करते हैं और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी छवियों, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट मोडैलिटी को संभालता नहीं है। यदि आप इन दोनों में से चुन रहे हैं, तो निर्णय संदर्भ आकार, पैरामीटर समर्थन और कीमत पर निर्भर करता है, न कि इस बात पर कि वे किस प्रकार की सामग्री संसाधित कर सकते हैं।

दोनों मॉडल संदर्भ लंबाई में करीब हैं: Aion-2.0 131072 टोकन प्रदान करता है और Mercury 2 128000 टोकन प्रदान करता है, जो अधिकांश वर्कलोड के लिए कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। दोनों रीज़निंग नियंत्रण (include_reasoning और reasoning), टूल कॉलिंग (tools और tool_choice), response_format और temperature प्रदान करते हैं, इसलिए कोई भी फ़ंक्शन कॉल और JSON-शैली की प्रतिक्रियाओं को चला सकता है। क्षमता का सबसे स्पष्ट अंतर संरचित आउटपुट में है: Mercury 2 अपने समर्थित पैरामीटर में structured_outputs को सूचीबद्ध करता है जबकि Aion-2.0 नहीं करता। Mercury 2 reasoning_effort और stop भी स्वीकार करता है, जिन्हें Aion-2.0 सूचीबद्ध नहीं करता, जबकि Aion-2.0 top_p को सूचीबद्ध करता है, जिसे Mercury 2 सूचीबद्ध नहीं करता। कीमत पर, Mercury 2 इनपुट और आउटपुट दोनों टोकन के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए यह बिल के दोनों पक्षों पर कम लागत वाला विकल्प है।

सारांश, निष्कर्षण, वर्गीकरण, चैट और कोड सहायता जैसे दैनिक कार्यों के लिए, कोई भी मॉडल काम करेगा, और लगभग समान संदर्भ विंडो का मतलब है कि लंबे दस्तावेज़ दोनों में फिट होते हैं। Mercury 2 का उपयोग करें जब आप सस्ता कॉल चाहते हैं, जब आपको मॉडल द्वारा लागू सख्त संरचित आउटपुट की आवश्यकता होती है, या जब आप प्रति अनुरोध रीज़निंग प्रयास को ट्यून करना चाहते हैं। Aion-2.0 का उपयोग करें जब आप top_p सैंपलिंग नियंत्रण चाहते हैं, जब आपके प्रॉम्प्ट पहले से ही उस पैरामीटर के आसपास ट्यून किए गए हैं, या जब आप किसी दिए गए पाइपलाइन के लिए बस AionLabs मॉडल पसंद करते हैं। यदि लागत निर्णायक कारक है और आपका कार्य structured_outputs, reasoning_effort या top_p पर निर्भर नहीं करता है, तो Mercury 2 अधिक किफायती डिफ़ॉल्ट है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य चैट कम्प्लीशन अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को "aion-labs/aion-2.0" या "inception/mercury-2" में से किसी एक पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है: messages, temperature, max_tokens, tools और response_format अपरिवर्तित रहते हैं। दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का संपादन है, इसलिए आप एकीकरण कोड को फिर से लिखे बिना अपने स्वयं के ट्रैफ़िक के विरुद्ध दोनों को बेंचमार्क कर सकते हैं। बस याद रखें कि केवल एक पक्ष द्वारा समर्थित पैरामीटर, जैसे Mercury 2 पर structured_outputs या reasoning_effort और Aion-2.0 पर top_p, दूसरे द्वारा अस्वीकार या अनदेखा किए जाएंगे, इसलिए उन्हें साझा अनुरोध टेम्पलेट से बाहर रखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां Aion-2.0 बेहतर विकल्प है। यदि आपका एप्लिकेशन सैंपलिंग को आकार देने के लिए top_p पर निर्भर करता है, तो Mercury 2 इसे सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए Aion-2.0 वह मॉडल है जो आपके मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है। इसी तरह, यदि आपने किसी विशिष्ट कार्य के लिए Aion-2.0 पर आउटपुट गुणवत्ता और विलंबता को पहले ही मान्य कर लिया है, तो यहां डेटा में स्थानांतरित होने का कोई क्षमता कारण नहीं है, क्योंकि संदर्भ विंडो प्रभावी रूप से समान हैं और दोनों टूल और रीज़निंग को संभालते हैं। आप जो व्यापार कर रहे हैं वह सीधा है: Mercury 2 आपको संरचित आउटपुट, रीज़निंग प्रयास नियंत्रण और कम लागत देता है, जबकि Aion-2.0 आपको top_p और थोड़ी बड़ी संदर्भ विंडो 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 "inception/mercury-2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Inception: Mercury 2 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": "inception/mercury-2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

AionLabs: Aion-2.0 बनाम Inception: Mercury 2

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