api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम LiquidAI: LFM2.5-2.6B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और LiquidAI: LFM2.5-2.6B ($1.22 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0LiquidAI: LFM2.5-2.6B
प्रोवाइडरAionLabsLiquidAI
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$1.22 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$1.75 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.14 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0721,28,000
अधिकतम आउटपुट32,7688,192
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202611 अग॰ 2026

मुख्य अंतर

  • LiquidAI: LFM2.5-2.6B इनपुट tokens पर 56% सस्ता है।
  • LiquidAI: LFM2.5-2.6B आउटपुट tokens पर 69% सस्ता है।
  • सिर्फ LiquidAI: LFM2.5-2.6B 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 LiquidAI: LFM2.5-2.6B के साथ $0.00210 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। LiquidAI: LFM2.5-2.6B, LiquidAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-08-11 को जारी किया गया था। दोनों को टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए न तो कोई इमेज, ऑडियो या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है, और न ही कोई टेक्स्ट के अलावा कुछ लौटाता है। इसलिए इनके बीच चुनाव मोडैलिटी के बजाय कॉन्टेक्स्ट साइज़, पैरामीटर समर्थन और कीमत पर निर्भर करता है।

कॉन्टेक्स्ट पर दोनों करीब हैं। Aion-2.0, 131072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट देता है, जबकि LFM2.5-2.6B, 128000 देता है, जो ज़्यादातर वर्कलोड के लिए कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, और गुणात्मक तुलना में बड़े कॉन्टेक्स्ट को बराबरी का दर्जा दिया गया है। जहां वे वास्तव में अलग होते हैं, वह उनके द्वारा स्वीकार किए जाने वाले सैंपलिंग और आउटपुट नियंत्रणों में है। LFM2.5-2.6B, पैरामीटरों के एक व्यापक सेट का समर्थन करता है, जिसमें frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k, seed, stop, logprobs और top_logprobs शामिल हैं, और यह दोनों में से अकेला है जिसमें structured_outputs समर्थन है। Aion-2.0 एक छोटे सेट का समर्थन करता है: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों tools और tool_choice स्वीकार करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग किसी भी तरफ उपलब्ध है, और दोनों रीज़निंग नियंत्रण उजागर करते हैं, इसलिए वह भी कोई विभेदक नहीं है।

व्यावहारिक चयन के लिए, Aion-2.0 को तब चुनें जब आप एक सीधा चैट या टूल-कॉलिंग लूप चाहते हैं और आपको बारीक सैंपलिंग नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है। इसका पैरामीटर सेट सामान्य मामलों को कवर करता है: temperature, top_p, max_tokens, response_format और tools। LFM2.5-2.6B को तब चुनें जब आपको नियतात्मक या पुनरुत्पादनीय सैंपलिंग (seed) चाहिए, जब आप पुनरावृत्ति को दंडित करना चाहते हैं या presence और frequency पेनल्टी समायोजित करना चाहते हैं, जब आपको स्कोरिंग या वर्गीकरण के लिए टोकन स्तर की लॉग प्रायिकताएं चाहिए, या जब आप अकेले response_format पर निर्भर रहने के बजाय structured outputs चाहते हैं। यदि आपका एप्लिकेशन रैंकिंग, कॉन्फिडेंस अनुमान या सीमित डिकोडिंग करता है, तो LFM2.5-2.6B बेहतर फिट है। यदि आपका एप्लिकेशन टूल्स वाला एक सादा सहायक है, तो कोई भी काम करता है, और निर्णायक कारक संभवतः लागत होगी।

लागत पर, LFM2.5-2.6B इनपुट और आउटपुट दोनों टोकनों पर सस्ता विकल्प है। इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका सटीक संख्याएं दिखाती है, इसलिए प्रतिबद्ध होने से पहले इसे देखें, लेकिन गुणात्मक रूप से LiquidAI मॉडल दोनों दिशाओं के लिए कम लागत वाला पक्ष है। यह इसे उच्च मात्रा वाले वर्कलोड के लिए डिफ़ॉल्ट पसंद बनाता है जहां अतिरिक्त पैरामीटर वैसे भी उपयोगी हैं, और इसका मतलब है कि Aion-2.0 को कीमत से इतर चुने जाने का एक कारण चाहिए, जैसे आपके विशेष प्रॉम्प्ट पर इसके व्यवहार के लिए प्राथमिकता।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही क्रिया है। दोनों OpenAI-संगत एंडपॉइंट के माध्यम से उजागर किए गए हैं, इसलिए आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी api14 कुंजी प्रदान करते 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। LFM2.5-2.6B का उपयोग करने के लिए, इसे "liquid/lfm-2.5-2.6b" पर सेट करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वही रहता है, एक चेतावनी के साथ: यदि आप LFM2.5-2.6B पर स्विच करते हैं तो आप इसके समर्थित अतिरिक्त पैरामीटर जोड़ सकते हैं, जैसे seed या logprobs, और यदि आप वापस Aion-2.0 पर स्विच करते हैं तो आपको कोई भी ऐसा पैरामीटर हटा देना चाहिए जो यह सूचीबद्ध नहीं करता, क्योंकि असमर्थित फ़ील्ड अस्वीकार किए जा सकते हैं। दोनों मॉडलों के बीच जाने के लिए एक स्ट्रिंग परिवर्तन पर्याप्त 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 "liquid/lfm-2.5-2.6b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →LiquidAI: LFM2.5-2.6B 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": "liquid/lfm-2.5-2.6b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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