LiquidAI: d1, LiquidAI की एक decisions मॉडल है, जिसे 1 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। TypeSafe: Jev 1.14, TypeSafe की एक decisions मॉडल है, जिसे 14 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए सामान्य अर्थ में इनमें से कोई भी general chat मॉडल नहीं है; आप इन्हें तब कॉल करते हैं जब आपको गद्य के एक पैराग्राफ के बजाय एक निर्णय वापस चाहिए होता है। दोनों प्रदाता अलग कंपनियाँ हैं, और api14 पर आप जिन model ids का उपयोग करेंगे वे इसी को दर्शाते हैं: liquid/d1 और typesafe/jev-1.14।
इनके बीच सबसे स्पष्ट अंतर context है। TypeSafe: Jev 1.14 अधिकतम 262144 tokens स्वीकार करता है, जो LiquidAI: d1 द्वारा स्वीकार किए जाने वाले 65536 tokens का चार गुना है। दोनों इनपुट के रूप में text और image लेते हैं, और दोनों आउटपुट के रूप में decisions लौटाते हैं, इसलिए modality यहाँ निर्णायक कारक नहीं है। किसी भी मॉडल में supported parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, और qualitative notes किसी एक को भी विशिष्ट रूप से tools, structured output या reasoning प्रदान करने वाला नहीं बताते, इसलिए उन पहलुओं पर इनके बीच कुछ भी अलग नहीं है। कीमत पर, LiquidAI: d1 इनपुट पर दोनों में से सस्ता है; आउटपुट मूल्य दोनों के लिए लगभग समान है, इसलिए लागत का अंतर इनपुट पक्ष में दिखता है।
अधिकांश कार्यों के लिए, इस आधार पर चुनें कि निर्णय लेने से पहले मॉडल को कितनी सामग्री पढ़नी है। यदि आपके इनपुट छोटे या मध्यम हैं (एक दस्तावेज़, एक screenshot और एक प्रश्न, विकल्पों का एक संक्षिप्त सेट), तो LiquidAI: d1 उचित डिफ़ॉल्ट है, क्योंकि यह इनपुट पर सस्ता है और इसकी 65536 token विंडो पर्याप्त से अधिक है। यदि आप लंबे transcripts, बड़े codebases, कई दस्तावेज़ों के बंडल या लंबी image वाली रिपोर्टें फीड कर रहे हैं, तो TypeSafe: Jev 1.14 बेहतर फिट है क्योंकि इसकी 262144 token विंडो आपको सब कुछ एक ही कॉल में रखने देती है, बजाय इसके कि आप स्वयं chunking करें और निर्णयों को जोड़ें। किसी decision कार्य को chunk करने से आमतौर पर सटीकता कम होती है, इसलिए जब इनपुट को वास्तव में इसकी आवश्यकता हो तो बड़ी विंडो के लिए भुगतान करना उचित है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल 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, अपना अनुरोध chat completions endpoint पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है: LiquidAI: d1 के लिए liquid/d1 उपयोग करें, या TypeSafe: Jev 1.14 के लिए typesafe/jev-1.14 उपयोग करें। आपकी message संरचना, image भाग और response handling समान रहते हैं, इसलिए आप एक ही code path बना सकते हैं और एक variable से मॉडलों के बीच route कर सकते हैं। इस पृष्ठ पर live price table दोनों के लिए वर्तमान दरें दिखाती है।
एक स्थिति ऐसी है जहाँ लंबे इनपुट के साथ भी सस्ता मॉडल जीतता है: यदि अतिरिक्त tokens अधिकतर अनावश्यक context हैं जिन्हें आप निर्णय से संबंधित तथ्यों को खोए बिना छोटा कर सकते हैं, तो LiquidAI: d1 आपकी इनपुट लागत कम रखता है और इसकी विंडो फिर भी पर्याप्त हो सकती है। अन्यथा, जब लंबाई वास्तविक और अपरिहार्य हो, तो TypeSafe: Jev 1.14 चुनाव है।