api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम Inception: Mercury 2.5

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Inception: Mercury 2.5 ($0.14 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0Inception: Mercury 2.5
प्रोवाइडरAionLabsInception
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$0.14 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$0.52 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.01 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0722,60,000
अधिकतम आउटपुट32,76865,536
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 20268 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

  • Inception: Mercury 2.5 इनपुट tokens पर 95% सस्ता है।
  • Inception: Mercury 2.5 आउटपुट tokens पर 91% सस्ता है।
  • Inception: Mercury 2.5 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,60,000 tokens)।
  • सिर्फ Inception: Mercury 2.5 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 2.5 के साथ $0.000402 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। Inception: Mercury 2.5, Inception का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-09-08 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट श्रेणी में चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए इनमें से कोई भी एक ही क्लाइंट कोड के पीछे रह सकता है। एक डेवलपर के लिए मुख्य निर्णय यह नहीं है कि वे क्या हैं, बल्कि यह है कि जब आप उन पर वास्तविक वर्कलोड भेजना शुरू करते हैं तो वे कैसे व्यवहार करते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। Mercury 2.5 अधिकतम 260000 टोकन स्वीकार करता है, जो Aion-2.0 की 131072 टोकन विंडो से लगभग दोगुना है, यह तब मायने रखता है जब आप एक ही कॉल में लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस या विस्तारित बातचीत इतिहास भेज रहे हों। दोनों मॉडल टेक्स्ट इन और टेक्स्ट आउट हैं, इसलिए कोई भी इमेज या ऑडियो स्वीकार नहीं करता, और टूल कॉलिंग पर इनके बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है। जहां वे अलग होते हैं वह स्ट्रक्चर्ड आउटपुट है: Mercury 2.5, response_format के साथ structured_outputs भी प्रदान करता है, जबकि Aion-2.0 केवल response_format प्रदान करता है। Mercury 2.5 अपनी पैरामीटर सूची में reasoning_effort और stop भी जोड़ता है, जिससे यह नियंत्रण मिलता है कि यह कितना तर्क करता है और कहां जनरेशन रोकता है। Aion-2.0, reasoning और include_reasoning का समर्थन करता है लेकिन reasoning_effort का नहीं। कीमत पर, Mercury 2.5 इनपुट और आउटपुट दोनों टोकन के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत Aion-2.0 को चुनने का कारण नहीं है।

रोजमर्रा के काम के लिए, चुनाव आमतौर पर इनपुट के आकार का अनुसरण करता है। यदि आप एक लंबे अनुबंध का सारांश बना रहे हैं, किसी बड़े कॉर्पस पर रिट्रीवल कर रहे हैं, या एक लंबे एजेंट सत्र को एक ही कॉन्टेक्स्ट में रख रहे हैं, तो Mercury 2.5 स्वाभाविक विकल्प है क्योंकि इसकी विंडो बड़ी है और कीमत कम है। यदि आपकी पाइपलाइन सख्त JSON स्कीमा पर निर्भर है, तो Mercury 2.5 structured_outputs के कारण भी बेहतर फिट है। Aion-2.0 छोटे प्रॉम्प्ट के लिए एक उचित विकल्प बना हुआ है जहां आपके पास पहले से एक काम करने वाला इंटीग्रेशन है और आपको अतिरिक्त पैरामीटर की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यहां सूचीबद्ध कोई भी क्षमता ऐसी नहीं है जो इसके पास हो और Mercury 2.5 के पास न हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही ऑपरेशन है। दोनों OpenAI-संगत हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर पॉइंट करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। इनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है: "aion-labs/aion-2.0" या "inception/mercury-2.5" उपयोग करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, temperature, max_tokens, tools और response_format, अपरिवर्तित रहता है, और रिस्पॉन्स का आकार भी वही होता है। इससे तुलना पृष्ठ पर भरोसा करने के बजाय अपने ही ट्रैफिक पर दोनों को बेंचमार्क करना सस्ता हो जाता है।

एक मामला ऐसा है जहां Aion-2.0 अभी भी विचार करने योग्य है। यदि आपने पहले से ही इसके विरुद्ध प्रॉम्प्ट और मूल्यांकन हार्नेस को ट्यून किया है, और आपके इनपुट आराम से 131072 टोकन के भीतर फिट हो जाते हैं, तो Mercury 2.5 पर जाने से आपको कम बिल के अलावा बहुत कम मिलता है। वहीं रहने से आउटपुट को फिर से मान्य करने से बचा जाता है। अन्यथा, किसी भी लंबे, स्ट्रक्चर्ड या लागत-संवेदनशील काम के लिए, Mercury 2.5 डिफ़ॉल्ट 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-2.5" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Inception: Mercury 2.5 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-2.5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

और तुलनाएं

AionLabs: Aion-2.0 vs Inception: Mercury 2.5: API कीमत, context और फीचर · api14