d1 vs Drex Max: 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 Nace.AI: Drex Max

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: d1 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और Nace.AI: Drex Max ($0.21 / 1M टोकन (≈ ₹19.85)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	LiquidAI: d1	Nace.AI: Drex Max
प्रोवाइडर	LiquidAI	Nace.AI
इनपुट	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	$0.21 / 1M टोकन (≈ ₹19.85)
कैश रीड	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	$0.21 / 1M टोकन (≈ ₹19.85)
संदर्भ विंडो	65,536	2,62,144
अधिकतम आउटपुट	58,982	2,35,929
इनपुट	text, image	text, image
आउटपुट	decisions	decisions
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	1 अक्टू॰ 2026	21 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

LiquidAI: d1 इनपुट tokens पर 67% सस्ता है।
Nace.AI: Drex Max 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: d1 के साथ $0.000070 और Nace.AI: Drex Max के साथ $0.000210 है।

विस्तार से

LiquidAI: d1, LiquidAI का एक decisions मॉडल है, जिसे 1 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। Nace.AI: Drex Max, Nace.AI का एक decisions मॉडल है, जिसे 21 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए न तो यह सामान्य चैट मॉडल है और न ही कोड कम्पलीशन मॉडल; इन्हें अपने आउटपुट के रूप में decisions लौटाने के लिए बनाया गया है। यह साझा श्रेणी तुलना का शुरुआती बिंदु है, क्योंकि इसका मतलब है कि इनके बीच चुनाव इस बात पर नहीं है कि वे किस तरह का काम करते हैं, बल्कि इस पर है कि वे कितना इनपुट ले सकते हैं और उन्हें चलाने की लागत क्या है।

दोनों मॉडल एक ही इनपुट मोडैलिटी, टेक्स्ट और इमेज, स्वीकार करते हैं, और दोनों आउटपुट के रूप में decisions लौटाते हैं। इनमें से कोई भी कोई समर्थित पैरामीटर उजागर नहीं करता, इसलिए आप इनमें से किसी पर भी सैंपलिंग सेटिंग्स या इसी तरह के नॉब्स को ट्यून नहीं करेंगे। सबसे स्पष्ट क्षमता अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। Drex Max का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 262144 टोकन, जबकि d1 65536 टोकन पर है। यह इस बात में चार गुना अंतर है कि आप एक ही कॉल में मॉडल को कितनी सामग्री दे सकते हैं। कीमत पर, इनपुट पर d1 दोनों में से सस्ता है। गुणात्मक डेटा आउटपुट मूल्य निर्धारण पर अंतर स्थापित नहीं करता, इसलिए आउटपुट लागत को लगभग समान मानें जब तक कि लाइव प्राइस टेबल अन्यथा न कहे।

व्यावहारिक चयन के लिए, निर्णायक कारक आमतौर पर यह होता है कि आपके कार्य को कितने कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता है। यदि आप एक लंबा दस्तावेज़, एक बड़ा ट्रांसक्रिप्ट, रिकॉर्ड्स का एक बड़ा बैच या एक लंबा इमेज प्लस टेक्स्ट पेलोड फीड कर रहे हैं, तो Drex Max अधिक सुरक्षित विकल्प है क्योंकि इसकी विंडो बहुत बड़ी है और इनपुट के ट्रंकेट या विभाजित होने की संभावना कम है। यदि आपके इनपुट छोटे से मध्यम हैं और इनपुट लागत आपके लिए मायने रखती है, तो d1 इनपुट पक्ष पर सस्ता विकल्प है और आमतौर पर अधिक किफायती कॉल होगी। चूंकि दोनों समान मोडैलिटी और बिना ट्यून करने योग्य पैरामीटर वाले decisions मॉडल हैं, आप यहां अलग आउटपुट शैलियों या टूल समर्थन के बीच चुनाव नहीं कर रहे हैं; आप एक सस्ते, छोटी विंडो वाले मॉडल और उच्च इनपुट कीमत पर एक बड़ी विंडो वाले मॉडल के बीच चुनाव कर रहे हैं।

इनमें से किसी एक को api14 के माध्यम से कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर पॉइंट करते हैं, अपना अनुरोध सामान्य chat completions आकार में भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। एक मॉडल से दूसरे पर स्विच करने के लिए, केवल उस model id को बदलें, "liquid/d1" से "nace-ai/drex-max" या इसके विपरीत। आपके messages, image parts और अन्य अनुरोध संरचना वैसी ही रहती है। कोई अलग एंडपॉइंट नहीं, कोई अलग प्रमाणीकरण योजना नहीं और कोई अलग प्रतिक्रिया लिफाफा संभालने के लिए नहीं है।

एक ऐसा मामला है जहां दूसरा मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प है। यदि आप इनपुट लागत बचाने के लिए d1 से शुरू करते हैं लेकिन आपका पेलोड 65536 टोकन विंडो की क्षमता से आगे बढ़ जाता है, तो Drex Max पर जाना सीधा समाधान है, और इससे आपको एकीकरण प्रयास में कुछ भी खर्च नहीं होता क्योंकि केवल model id बदलती है। इसके विपरीत, यदि आप बड़ी विंडो के लिए Drex Max पर हैं लेकिन आपके इनपुट लगातार छोटे हैं, तो d1 पर स्विच करने से आपकी इनपुट लागत कम हो जाती है और कॉल के बारे में और कुछ नहीं बदलता। प्रतिबद्ध होने से पहले वर्तमान संख्याओं के लिए लाइव प्राइस टेबल देखें, क्योंकि यहां दिए गए आंकड़े केवल गुणात्मक हैं।

एक string से बदलें

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

LiquidAI: d1 विवरण और प्लेग्राउंड →Nace.AI: Drex Max 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": "nace-ai/drex-max",
  "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 Nace.AI: Drex Max

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

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