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LiquidAI: LFM2.5-2.6B बनाम Qwen2.5 72B Instruct

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: LFM2.5-2.6B ($1.22 / 1M टोकन) और Qwen2.5 72B Instruct ($1.26 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

LiquidAI: LFM2.5-2.6BQwen2.5 72B Instruct
प्रोवाइडरLiquidAIQwen
इनपुट$1.22 / 1M टोकन$1.26 / 1M टोकन
आउटपुट$1.75 / 1M टोकन$1.40 / 1M टोकन
कैश रीड$0.14 / 1M टोकन-
संदर्भ विंडो1,28,00032,768
अधिकतम आउटपुट8,19216,384
इनपुटtexttext
आउटपुटtexttext
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया11 अग॰ 202619 सित॰ 2024

मुख्य अंतर

  • दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
  • Qwen2.5 72B Instruct आउटपुट tokens पर 20% सस्ता है।
  • LiquidAI: LFM2.5-2.6B 3.9× ज़्यादा context पढ़ता है (1,28,000 tokens)।
  • सिर्फ LiquidAI: LFM2.5-2.6B reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
  • 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: LFM2.5-2.6B के साथ $0.00210 और Qwen2.5 72B Instruct के साथ $0.00196 है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "liquid/lfm-2.5-2.6b" से "qwen/qwen-2.5-72b-instruct" 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.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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