LiquidAI: d1 बनाम ScaleDown: Classify-1
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: d1 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और ScaleDown: Classify-1 ($0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| LiquidAI: d1 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | LiquidAI | ScaleDown |
| इनपुट | $0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62) | $0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24) |
| कैश रीड | $0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62) | - |
| संदर्भ विंडो | 65,536 | 10,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 58,982 | 9,00,000 |
| इनपुट | text, image | text, image, file |
| आउटपुट | decisions | decisions |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 1 अक्टू॰ 2026 | 13 अक्टू॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- LiquidAI: d1 इनपुट tokens पर 50% सस्ता है।
- ScaleDown: Classify-1 15.3× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
- 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: d1 के साथ $0.000070 और ScaleDown: Classify-1 के साथ $0.000140 है।
विस्तार से
LiquidAI: d1, LiquidAI का एक decision model है, जिसे 2026-10-01 को रिलीज़ किया गया था। ScaleDown: Classify-1, ScaleDown का एक decision model है, जिसे 2026-10-13 को रिलीज़ किया गया था। दोनों decisions श्रेणी में आते हैं, यानी इनका आउटपुट मुक्त रूप की prose नहीं बल्कि एक decision होता है, इसलिए आप इन्हें तब कॉल करते हैं जब आपको अपने इनपुट से लिखित उत्तर के बजाय एक निर्णय चाहिए होता है। दोनों में से कोई भी model कोई supported parameter उजागर नहीं करता, इसलिए आप provider द्वारा सेट किए गए defaults के साथ काम करते हैं।
दोनों में सबसे बड़ा अंतर context और input handling में है। ScaleDown: Classify-1 text, image और file इनपुट स्वीकार करता है और इसका context window 1,000,000 tokens का है, जबकि LiquidAI: d1 केवल text और image स्वीकार करता है और इसका 65,536 tokens है। इससे ScaleDown बड़े अंतर से बड़े context वाला model बनता है, और दोनों में से अकेला ऐसा model है जो सीधे file ले सकता है। दोनों अपने output modality के रूप में decisions लौटाते हैं, इसलिए जो वापस आता है उसका स्वरूप तुलनीय है। कीमत पर, LiquidAI: d1 input पर दोनों में सस्ता है; output pricing में उनके बीच कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है, इसलिए लागत के अंतर ज़्यादातर input की ओर दिखेंगे।
व्यावहारिक चयन के लिए, LiquidAI: d1 तब चुनें जब आपके इनपुट text या images हों, 65,536 tokens के भीतर आराम से फिट हों, और input लागत आपके लिए मायने रखती हो, क्योंकि यह input पर सस्ता विकल्प है। ScaleDown: Classify-1 तब चुनें जब आपको files फ़ीड करनी हों, जब आपके text या image payload इतने बड़े हों कि 65,536 tokens एक वास्तविक बाधा हो, या जब आप लंबे दस्तावेज़ों या एक ही कॉल में कई उदाहरणों के लिए 1,000,000 token window की गुंजाइश चाहते हों। यदि आपका कार्य किसी snippet या एक image पर छोटा classification है, तो LiquidAI: d1 आमतौर पर अधिक किफ़ायती विकल्प है; यदि आपके कार्य में पूरे दस्तावेज़, attachments या लंबी histories शामिल हैं, तो ScaleDown: Classify-1 ही है जो उन्हें स्वीकार करेगा।
api14 के माध्यम से किसी भी model को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI compatible है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपने api14 key के साथ अपना अनुरोध chat completions endpoint पर भेजते हैं, और model field को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। दोनों के बीच एकमात्र बदलाव वह string है: LiquidAI: d1 के लिए "liquid/d1" और ScaleDown: Classify-1 के लिए "scaledown/classify-1" उपयोग करें। आपकी message structure, headers और response parsing वैसे ही रहते हैं, इसलिए आप एक मान संपादित करके models बदल सकते हैं, या input size या type के आधार पर प्रति अनुरोध उनके बीच route कर सकते हैं।
एक मामला ऐसा है जहाँ कागज़ पर ScaleDown: Classify-1 अधिक सक्षम होने पर भी सस्ता model बेहतर चयन बना रहता है। यदि आपके इनपुट plain text या images हैं जो 65,536 tokens के भीतर फिट होते हैं, और आप उच्च मात्रा में decision calls चला रहे हैं जहाँ input खर्च जुड़ता जाता है, तो LiquidAI: d1 आपको कम input कीमत पर वही decision output modality देता है। ScaleDown: Classify-1 का बड़ा context और file support तभी फ़ायदा देते हैं जब आपको वास्तव में उनकी आवश्यकता हो, इसलिए छोटे, केवल text या image वाले decisions के लिए, LiquidAI: d1 एक उचित default बना रहता है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "liquid/d1" से "scaledown/classify-1" 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": "scaledown/classify-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);
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