ByteDance: UI-TARS 7B बनाम LiquidAI: LFM3-1.7B
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर ByteDance: UI-TARS 7B ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) और LiquidAI: LFM3-1.7B ($0.28 / 1M टोकन (≈ ₹26.47)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| ByteDance: UI-TARS 7B | LiquidAI: LFM3-1.7B | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | ByteDance | LiquidAI |
| इनपुट | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.28 / 1M टोकन (≈ ₹26.47) |
| आउटपुट | $0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18) | $0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18) |
| कैश रीड | $0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09) | $0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62) |
| संदर्भ विंडो | 1,28,000 | 2,62,144 |
| अधिकतम आउटपुट | 2,048 | 8,192 |
| इनपुट | image, text | text |
| आउटपुट | text | text |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 22 जुल॰ 2025 | 6 नव॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- LiquidAI: LFM3-1.7B इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
- LiquidAI: LFM3-1.7B 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
- सिर्फ LiquidAI: LFM3-1.7B टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
- सिर्फ LiquidAI: LFM3-1.7B reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत ByteDance: UI-TARS 7B के साथ $0.000700 और LiquidAI: LFM3-1.7B के साथ $0.000630 है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "bytedance/ui-tars-1.5-7b" से "liquid/lfm-3-1.7b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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-3-1.7b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
और तुलनाएं
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