api14
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AionLabs: Aion-2.0 बनाम LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर AionLabs: Aion-2.0 ($2.80 / 1M टोकन) और LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B ($0.18 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

AionLabs: Aion-2.0LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
प्रोवाइडरAionLabsLiquidAI
इनपुट$2.80 / 1M टोकन$0.18 / 1M टोकन
आउटपुट$5.60 / 1M टोकन$2.45 / 1M टोकन
कैश रीड$0.70 / 1M टोकन$0.09 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो1,31,0721,28,000
अधिकतम आउटपुट32,7688,192
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया23 फ़र॰ 202613 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

  • LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B इनपुट tokens पर 94% सस्ता है।
  • LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B आउटपुट tokens पर 56% सस्ता है।
  • सिर्फ LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B 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: LFM2.5-24B-A2B के साथ $0.00140 है।

विस्तार से

AionLabs: Aion-2.0, AionLabs का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-02-23 को जारी किया गया था। LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B, LiquidAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-10-13 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, और दोनों टेक्स्ट लेते हैं और टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी आपकी पाइपलाइन में इमेज, ऑडियो या वीडियो हैंडलिंग नहीं जोड़ता। इन दोनों के बीच चुनाव मोडैलिटी में अंतर के बजाय कॉन्टेक्स्ट साइज़, सैंपलिंग कंट्रोल और कीमत पर निर्भर करता है।

दोनों कॉन्टेक्स्ट विंडो इतनी करीब हैं कि अंतर आपके लिए कुछ तय करने की संभावना नहीं है: Aion-2.0, 131072 टोकन प्रदान करता है और LFM2.5-24B-A2B, 128000 प्रदान करता है। दोनों लंबे दस्तावेज़ों, मल्टी फाइल कोड रिव्यू या विस्तारित बातचीत इतिहास के लिए काफी बड़े हैं। अधिक महत्वपूर्ण अंतर पैरामीटर सतह में है। LFM2.5-24B-A2B, सैंपलिंग और डिकोडिंग कंट्रोल का बहुत व्यापक सेट उजागर 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 केवल एक है जो structured_outputs का समर्थन करता है। Aion-2.0 एक संकीर्ण सेट का समर्थन करता है: include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools और top_p। दोनों tools स्वीकार करते हैं और दोनों reasoning से संबंधित पैरामीटर स्वीकार करते हैं, इसलिए फंक्शन कॉलिंग और रीज़निंग शैली के अनुरोध किसी भी पक्ष पर उपलब्ध हैं।

अधिकांश एप्लिकेशन कार्य के लिए व्यावहारिक प्रश्न यह है कि आपको जनरेशन पर कितना नियंत्रण चाहिए। यदि आप डिटरमिनिस्टिक सैंपलिंग, टोकन स्तर की लॉग प्रोबेबिलिटी, या स्कीमा-प्रतिबंधित आउटपुट चाहते हैं, तो LFM2.5-24B-A2B को कॉल करना है, क्योंकि structured_outputs और logprob पैरामीटर केवल उसी मॉडल पर हैं। यदि आपका वर्कलोड सीधा चैट, सारांशीकरण, निष्कर्षण या निश्चित temperature और top_p के साथ टूल कॉलिंग है, तो Aion-2.0 इसे कवर करता है और आपको थोड़ी बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो देता है। लागत भी एक दिशा में झुकती है: LFM2.5-24B-A2B इनपुट और आउटपुट दोनों पर सस्ता विकल्प है, इसलिए वॉल्यूम पर यह अधिक किफायती विकल्प है, जबकि Aion-2.0 उच्च मूल्य बिंदु पर बैठता है। तुलना डेटा में किसी भी मॉडल को रीज़निंग या टूल उपयोग में विशिष्ट रूप से सक्षम के रूप में चिह्नित नहीं किया गया है, इसलिए केवल उस आधार पर चयन न करें।

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 करें, अपनी कुंजी भेजें, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करें जो आप चाहते हैं। एक से दूसरे पर स्विच करने के लिए आप केवल उस स्ट्रिंग को बदलते हैं, "aion-labs/aion-2.0" और "liquid/lfm-2.5-24b-a2b" के बीच। अनुरोध का आकार, messages array और प्रतिक्रिया पार्सिंग समान रहती है, इसलिए आप प्रति अनुरोध उनके बीच रूट कर सकते हैं, एक को दूसरे के लिए फ़ॉलबैक के रूप में चला सकते हैं, या अपने बाकी कोड को छुए बिना किसी फ़्लैग के पीछे उनका A/B कर सकते हैं। बस याद रखें कि आप जो भी पैरामीटर भेजते हैं, उसे उस मॉडल द्वारा समर्थित होना चाहिए जिसे आप कॉल कर रहे हैं, इसलिए structured_outputs या logprobs का उपयोग करने वाला अनुरोध केवल LFM2.5-24B-A2B के विरुद्ध काम करेगा।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां Aion-2.0 बेहतर विकल्प है। यदि आप इसे पहले से प्रोडक्शन में चला रहे हैं और आपके प्रॉम्प्ट इसके व्यवहार के अनुरूप ट्यून किए गए हैं, या यदि आप मामूली रूप से बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो चाहते हैं और अतिरिक्त सैंपलिंग कंट्रोल की आवश्यकता नहीं है, तो स्थानांतरित होने का कोई मजबूत कारण नहीं है। यह एक उचित डिफ़ॉल्ट भी बना हुआ है जब आप सामान्य टेक्स्ट कार्य के लिए एकल मॉडल id चाहते हैं और कीमत पर कड़ी ऑप्टिमाइज़ेशन नहीं कर रहे हैं। ईमानदार सारांश यह है कि LFM2.5-24B-A2B आपको अधिक नियंत्रण और कम लागत देता है, जबकि Aion-2.0 आपको थोड़ा लंबा कॉन्टेक्स्ट और सरल पैरामीटर सेट देता है, और दोनों अन्यथा अपरिवर्तित OpenAI शैली कॉल में एक स्ट्रिंग बदलकर पहुंच योग्य हैं।

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-2.5-24b-a2b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

AionLabs: Aion-2.0 विवरण और प्लेग्राउंड →LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B 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-2.5-24b-a2b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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