LiquidAI: d1 बनाम Nace.AI: Drex v2.0
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: d1 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और Nace.AI: Drex v2.0 ($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 v2.0 | |
|---|---|---|
| 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) | - |
| संदर्भ विंडो | 65,536 | 1,31,072 |
| अधिकतम आउटपुट | 58,982 | 1,17,964 |
| इनपुट | text, image | text |
| आउटपुट | decisions | decisions |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 1 अक्टू॰ 2026 | 12 अक्टू॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- LiquidAI: d1 इनपुट tokens पर 67% सस्ता है।
- Nace.AI: Drex v2.0 2.0× ज़्यादा context पढ़ता है (1,31,072 tokens)।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: d1 के साथ $0.000070 और Nace.AI: Drex v2.0 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 v2.0, Nace.AI का एक decisions मॉडल है, जिसे 12 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों एक ही श्रेणी में आते हैं, यानी इन्हें स्वतंत्र गद्य के बजाय आउटपुट के रूप में निर्णय लौटाने के लिए बनाया गया है, और दोनों को api14 के जरिए एक साथ परोसा जाता है। दोनों प्रदाता अलग कंपनियां हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव दो मॉडल ids के बीच चुनाव जितना ही दो विक्रेताओं के बीच चुनाव भी है।
सबसे स्पष्ट अंतर context window का है। Drex v2.0 अधिकतम 131072 tokens स्वीकार करता है, जो d1 के 65536 tokens से दोगुना है, इसलिए यह एक ही कॉल में लगभग दोगुना इनपुट रख सकता है। दूसरा अंतर input modality का है। d1 text और images दोनों स्वीकार करता है, जबकि Drex v2.0 केवल text स्वीकार करता है। आउटपुट पर दोनों समान हैं: दोनों decisions लौटाते हैं, और दोनों में कोई supported parameters सूचीबद्ध नहीं है, इसलिए आप किसी भी मॉडल पर request body के जरिए sampling व्यवहार या ऐसे ही knobs को ट्यून नहीं कर सकते। गुणात्मक तुलना d1 को सस्ते input पक्ष के रूप में चिह्नित करती है, जबकि output pricing इनके बीच अर्थपूर्ण रूप से भिन्न नहीं है, इसलिए input पक्ष वह जगह है जहां d1 को लागत का बढ़त मिलता है।
व्यावहारिक चयन के लिए, इससे शुरू करें कि आप मॉडल को क्या दे रहे हैं। यदि आपके इनपुट में images शामिल हैं, जैसे screenshots, scanned forms या diagrams जिन्हें निर्णय लेने से पहले मॉडल को पढ़ना है, तो d1 दोनों में से अकेला है जो ऐसा इनपुट ले ही सकता है, इसलिए यही default pick है। यदि आपका इनपुट लंबा text है, जैसे कोई बड़ा policy document, कोई लंबा transcript या records का बड़ा batch जिसे एक साथ विचार करना है, तो Drex v2.0 बेहतर फिट है क्योंकि इसका context window दोगुना बड़ा है और d1 आपको काम को truncate या split करने पर मजबूर करेगा। यदि आपका इनपुट छोटा या मध्यम text है और उसमें images नहीं हैं, तो दोनों इसे संभाल सकते हैं, और d1 का सस्ता input पक्ष इसे उचित पहला विकल्प बनाता है, तथा Drex v2.0 तब fallback है जब prompt d1 की क्षमता से बड़ा हो जाए।
किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि api14 एक OpenAI-compatible API उपलब्ध कराता है। आप अपने मौजूदा OpenAI client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपना सामान्य request shape रखते हैं, और model field को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। LiquidAI मॉडल के लिए "liquid/d1" और Nace.AI मॉडल के लिए "nace-ai/drex-v2.0" इस्तेमाल करें। request में बाकी सब कुछ जैसा है वैसा ही रहता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो प्रतिबद्ध होने से पहले दोनों को अपने इनपुट पर परखना सस्ता बनाता है। चूंकि किसी भी मॉडल में supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, अपनी request body को उन fields तक सीमित रखें जो दोनों स्वीकार करते हैं और ऐसे tuning options भेजने से बचें जो लागू नहीं होंगे।
एक स्थिति ऐसी है जहां Drex v2.0 केवल text काम पर भी जीतता है: जब कार्य को वास्तव में बड़ी window चाहिए और इनपुट को split करने से वह context खो जाएगा जो निर्णय के लिए मायने रखता है। एक लंबे document पर एक ही कॉल कई chunks पर कई कॉल से अधिक विश्वसनीय हो सकती है जिनके निर्णयों को फिर मिलाना पड़ता है, और यही वह जगह है जहां दोगुना context अपनी जगह कमाता है। इसके विपरीत, यदि images इनपुट का हिस्सा हैं, तो लंबाई चाहे जो हो, d1 ही एकमात्र विकल्प बना रहता है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "liquid/d1" से "nace-ai/drex-v2.0" 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.post("/decisions", { body: {
"model": "nace-ai/drex-v2.0",
"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);
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