LiquidAI: d1, LiquidAI का एक decisions model है, और Perplexity: Decider V1.2, Perplexity का एक decisions model है। दोनों एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी सामान्य chat model नहीं है जिसका उपयोग आप ईमेल का मसौदा तैयार करने या कोई function लिखने के लिए करेंगे। आप इन्हें तब कॉल करते हैं जब आप prose के बजाय कोई decision वापस चाहते हैं। LiquidAI ने d1 को 2026-10-01 को जारी किया, और Perplexity ने Decider V1.2 को 2026-10-16 को जारी किया, इसलिए दोनों समय में करीब हैं और एक ही काम को लक्षित करते हैं।
सबसे स्पष्ट अंतर context का है। Decider V1.2 अधिकतम 262144 tokens स्वीकार करता है, जबकि d1 65536 स्वीकार करता है, इसलिए Perplexity का model एक ही कॉल में लगभग चार गुना अधिक input लेता है। दोनों input के रूप में text और image स्वीकार करते हैं, और दोनों output के रूप में decisions लौटाते हैं, इसलिए modality की कहानी दोनों तरफ एक जैसी है। किसी भी model में supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, जिसका अर्थ है कि आपको request body के माध्यम से sampling या इसी तरह के knobs को ट्यून करने की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए। qualitative comparison input pricing को tie के रूप में चिह्नित करता है, इसलिए प्रति input token लागत दोनों के लिए लगभग समान है, और output pricing या tool, structured output या reasoning exclusivity पर कोई महत्वपूर्ण अंतर दर्ज नहीं है।
task selection के लिए, निर्णायक कारक यह है कि model को कितनी सामग्री तौलनी है। यदि आपका decision किसी लंबे document, बड़े transcript, retrieved passages के बड़े सेट या एक साथ कई images पर निर्भर करता है, तो Decider V1.2 अधिक सुरक्षित विकल्प है क्योंकि इसकी context window बहुत बड़ी है और ऐसी संभावना कम है कि आप महत्वपूर्ण साक्ष्य को truncate कर दें। यदि आपके inputs छोटे और सुपरिभाषित हैं, तो d1 एक उचित विकल्प है और input कीमत लगभग समान है, इसलिए आप मुख्य रूप से context headroom को किसी विशेष चीज़ के बदले में त्याग रहे हैं। जहां साक्ष्य 65536 tokens में आराम से फिट हो जाता है, वहां कोई भी model काम कर सकता है, और आप इस आधार पर चुन सकते हैं कि आपके अपने evaluations में किस provider के decisions आपको अधिक उपयोगी लगे हैं।
api14 के माध्यम से किसी भी model को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि gateway एक OpenAI-compatible API प्रदान करता है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपना request chat completions endpoint पर भेजते हैं, और model field सेट करते हैं। LiquidAI के model का उपयोग करने के लिए, model id को "liquid/d1" पर सेट करें। Perplexity के model का उपयोग करने के लिए, इसे "perplexity/pplx-decider-v1.2" पर सेट करें। request में बाकी सब कुछ, जिसमें आपके messages और कोई भी images शामिल हैं, वैसा ही रहता है। दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है, इसलिए आप एक ही prompt दोनों पर चला सकते हैं और जो decisions वापस मिलते हैं उनकी तुलना कर सकते हैं।
d1 के साथ बने रहने का एक तर्क तब भी है जब context बाधा न हो। यदि आपके inputs लगातार छोटे हैं, यदि आपने पहले से ही अपनी pipeline को LiquidAI के decision format के अनुरूप ट्यून किया है, या यदि आप अपने data पर इसके outputs को बस पसंद करते हैं, तो Decider V1.2 की बड़ी window आपको कुछ नहीं देती और input लागत लगभग समान है। उस स्थिति में अतिरिक्त headroom अप्रयुक्त क्षमता है, और ऐसा कोई सूचीबद्ध capability अंतर नहीं है जो स्विच करने के लिए मजबूर करे।