d1 vs Microsoft-Decision-1: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

LiquidAI: d1 बनाम Microsoft: Microsoft-Decision-1

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: d1 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और Microsoft: Microsoft-Decision-1 ($0.15 / 1M टोकन (≈ ₹13.90)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	LiquidAI: d1	Microsoft: Microsoft-Decision-1
प्रोवाइडर	LiquidAI	Microsoft
इनपुट	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	$0.15 / 1M टोकन (≈ ₹13.90)
कैश रीड	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	-
संदर्भ विंडो	65,536	32,768
अधिकतम आउटपुट	58,982	29,491
इनपुट	text, image	text
आउटपुट	decisions	decisions
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	1 अक्टू॰ 2026	9 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

LiquidAI: d1 इनपुट tokens पर 52% सस्ता है।
LiquidAI: d1 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (65,536 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: d1 के साथ $0.000070 और Microsoft: Microsoft-Decision-1 के साथ $0.000147 है।

विस्तार से

LiquidAI: d1, LiquidAI का एक decisions मॉडल है, और Microsoft: Microsoft-Decision-1, Microsoft का एक decisions मॉडल है। दोनों एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए सामान्य अर्थ में कोई भी सामान्य चैट या जनरेशन मॉडल नहीं है; आप उन्हें गद्य के एक पैराग्राफ के बजाय निर्णय प्राप्त करने के लिए कॉल करते हैं। ये लगभग एक सप्ताह के अंतराल पर जारी किए गए थे, d1 पहले आया और Microsoft-Decision-1 कुछ समय बाद आया। यदि आप इनके बीच चयन कर रहे हैं, तो जो अंतर मायने रखते हैं वे हैं context size, आप क्या इनपुट दे सकते हैं, और कीमत।

सबसे स्पष्ट अंतर context और input का है। d1 अधिकतम 65,536 tokens स्वीकार करता है, जबकि Microsoft-Decision-1 32,768 स्वीकार करता है, इसलिए d1 आपको एक ही कॉल में लंबे दस्तावेज़ों, transcripts या संचित history के लिए लगभग दोगुनी जगह देता है। d1 text के साथ-साथ images भी स्वीकार करता है, जबकि Microsoft-Decision-1 केवल text है। दोनों अपने output modality के रूप में decisions लौटाते हैं, और दोनों में कोई supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए आपको किसी भी मॉडल पर sampling या अन्य knobs को ट्यून करने की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए। कीमत पर, d1 input पर दोनों में से सस्ता है; output लागत की तुलना उनके बीच अर्थपूर्ण रूप से भिन्न नहीं है, इसलिए उस पर उन्हें लगभग समान मानें।

व्यावहारिक काम के लिए, d1 चुनें जब आपका निर्णय किसी बड़े पाठ निकाय पर निर्भर करता हो, जब आप एक लंबी बातचीत या दस्तावेज़ सेट को एक ही अनुरोध में रखना चाहते हों, या जब इनपुट में कोई screenshot, scan, chart या अन्य image शामिल हो जिसे निर्णय में ध्यान में रखा जाना चाहिए। Microsoft-Decision-1 चुनें जब आपके इनपुट plain text हों और आसानी से 32,768 tokens के भीतर फिट हो जाते हों, और जब आप Microsoft परिवार के भीतर रहना पसंद करते हों, उदाहरण के लिए किसी ऐसे stack में model provenance को सुसंगत रखने के लिए जो पहले से Microsoft services का उपयोग करता है। यदि आपके prompts छोटे और केवल text हैं, तो d1 का बड़ा context आपके लिए कुछ नहीं देता, और Microsoft-Decision-1 पूरी तरह से उचित default है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI-compatible है। आप अपने मौजूदा client को api14 base URL पर इंगित करें, अपना अनुरोध chat completions endpoint पर भेजें, और model field को उस id पर सेट करें जिसे आप चाहते हैं। LiquidAI: d1 का उपयोग करने के लिए, model को liquid/d1 पर सेट करें। Microsoft: Microsoft-Decision-1 का उपयोग करने के लिए, इसे microsoft/microsoft-decision-1 पर सेट करें। request body में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है और आप integration code को फिर से लिखे बिना अपने स्वयं के traffic पर उनकी तुलना कर सकते हैं।

ऐसे मामले अभी भी हैं जहाँ Microsoft-Decision-1 बेहतर विकल्प है, भले ही d1 input पर सस्ता हो और उसका window बड़ा हो। यदि आपकी pipeline केवल text है, आपके payloads छोटे हैं, और आप वह मॉडल चाहते हैं जो Microsoft लाइन से आया है, तो d1 का अतिरिक्त context और image support बस अप्रयुक्त क्षमता हैं। उस स्थिति में दोनों output लागत पर इतने करीब हैं कि निर्णायक कारक यह है कि आप किस provider पर निर्भर रहना पसंद करते हैं, न कि यह कि कौन सा मॉडल तकनीकी रूप से बड़ा है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "liquid/d1" से "microsoft/microsoft-decision-1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

LiquidAI: d1 विवरण और प्लेग्राउंड →Microsoft: Microsoft-Decision-1 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.post("/decisions", { body: {
  "model": "microsoft/microsoft-decision-1",
  "state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this message?",
      "criteria": {
        "billing": "Payments, refunds, invoices",
        "support": "Product questions and bugs",
        "sales": "Pricing and new purchases"
      }
    },
    "urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this need a reply today?",
      "criteria": {
        "true": "Money, outage or legal risk",
        "false": "Can wait"
      }
    }
  }
} });
console.log(result.answers);

LiquidAI: d1 बनाम Microsoft: Microsoft-Decision-1

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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एक string से बदलें

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