api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम Inception: Mercury 3

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और Inception: Mercury 3 ($0.35 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0Inception: Mercury 3
प्रोवाइडरAionLabsInception
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$0.35 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$1.22 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.04 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,07210,00,000
अधिकतम आउटपुट32,7681,31,072
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202616 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

  • Inception: Mercury 3 इनपुट tokens पर 88% सस्ता है।
  • Inception: Mercury 3 आउटपुट tokens पर 78% सस्ता है।
  • Inception: Mercury 3 7.6× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
  • सिर्फ Inception: Mercury 3 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 3 के साथ $0.000963 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2026-02-23 को जारी हुआ। Inception: Mercury 3, Inception का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो 2026-10-16 को जारी हुआ। दोनों api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत उपलब्ध हैं, और दोनों टेक्स्ट इनपुट लेकर टेक्स्ट आउटपुट देते हैं। कोई भी मॉडल छवियाँ, ऑडियो या कोई अन्य मोडैलिटी नहीं लेता, इसलिए यदि आपका कार्यभार पूरी तरह भाषा आधारित है, तो दोनों ही उम्मीदवार हैं और चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप उन्हें क्या खिला सकते हैं, बल्कि संदर्भ, पैरामीटर और कीमत पर।

सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ लंबाई का है। Aion-2.0, 131072 टोकन का समर्थन करता है, जबकि Mercury 3, 1000000 टोकन का समर्थन करता है, इसलिए Mercury 3 एक ही अनुरोध में लगभग सात से आठ गुना अधिक टेक्स्ट रखता है। यह पूरे रिपॉज़िटरी पढ़ने, लंबे ट्रांसक्रिप्ट, बड़े दस्तावेज़ सेट या किसी भी ऐसे प्रॉम्प्ट के लिए मायने रखता है जहाँ आपको अन्यथा चंकिंग और जोड़ना पड़ता। पैरामीटर के मामले में दोनों बुनियादी बातों पर एक जैसे हैं: दोनों max_tokens, temperature, tool_choice, tools, response_format, reasoning और include_reasoning स्वीकार करते हैं, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग और रीज़निंग आउटपुट दोनों पक्षों पर उपलब्ध हैं। Mercury 3 में reasoning_effort, stop और structured_outputs भी जुड़ते हैं, जो यह नियंत्रित करने की बारीक स्वतंत्रता देते हैं कि यह कितनी गहराई से तर्क करे और स्कीमा को लागू करने पर भी। Mercury 3 इनपुट और आउटपुट दोनों पर दोनों में से सस्ता है, इसलिए यह प्रति टोकन भी कम लागत वाला है, हालाँकि मौजूदा आँकड़े जाँचने के लिए इस पृष्ठ की लाइव मूल्य तालिका ही सही जगह है।

रोज़मर्रा के काम जैसे सारांशीकरण, वर्गीकरण, निष्कर्षण, चैट सहायक और सामान्य कोड सहायता के लिए कोई भी मॉडल चलेगा, और निर्णायक कारक आमतौर पर संदर्भ और लागत होते हैं। यदि आपके प्रॉम्प्ट 131072 टोकन के भीतर आराम से आ जाते हैं और आप टूल कॉलिंग और रीज़निंग वाला सीधा टेक्स्ट मॉडल चाहते हैं, तो Aion-2.0 एक उचित डिफ़ॉल्ट है। यदि आप नियमित रूप से बहुत लंबे इनपुट देते हैं, या JSON आकार की गारंटी के लिए आपको structured_outputs चाहिए, या आप reasoning_effort को ट्यून करना चाहते हैं, तो Mercury 3 बेहतर फिट है, और इसका बड़ा संदर्भ मतलब है कि कम चंकिंग पाइपलाइनें बनाए रखनी पड़ेंगी। चूँकि Mercury 3 इनपुट और आउटपुट पर सस्ता है, यह तब भी समझदारी भरा चुनाव है जब मात्रा अधिक हो और कार्य संदर्भ से बंधा न हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही क्रिया है। API OpenAI संगत है, इसलिए आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। Aion-2.0 का उपयोग करने के लिए, model आईडी को "aion-labs/aion-2.0" पर सेट करें। Mercury 3 का उपयोग करने के लिए, इसे "inception/mercury-3" पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, messages, temperature, tools, response_format और शेष, वही आकार बनाए रखता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप अपने ही ट्रैफ़िक पर उनकी तुलना कर सकते हैं, बिना इंटीग्रेशन कोड फिर से लिखे।

फिर भी ऐसे मामले हैं जहाँ Aion-2.0 बेहतर चुनाव है। यदि आपके इनपुट छोटे या मध्यम लंबाई के हैं और आपको structured_outputs या reasoning_effort की ज़रूरत नहीं है, तो Mercury 3 का अतिरिक्त संदर्भ और पैरामीटर आपके लिए कुछ नहीं खरीदते, और सरल अनुरोध सतह के बारे में सोचना आसान होता है। यदि आपने पहले ही Aion-2.0 के विरुद्ध प्रॉम्प्ट और मूल्यांकन हार्नेस ट्यून कर लिए हैं और वे पास होते हैं, तो जब तक लागत या संदर्भ मजबूर न करे, हटने का कोई कारण नहीं है। दोनों को API स्तर पर विनिमेय मानें और प्रति कार्य चुनें: संयमित टेक्स्ट काम के लिए Aion-2.0, और जब लंबाई, स्कीमा प्रवर्तन या प्रति टोकन कीमत प्रमुख हो तो Mercury 3।

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-3" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →Inception: Mercury 3 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-3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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