LFM3-1.7B vs Qwen2.5 7B Instruct: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर LiquidAI: LFM3-1.7B ($0.28 / 1M टोकन (≈ ₹26.47)) और Qwen: Qwen2.5 7B Instruct ($0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	LiquidAI: LFM3-1.7B	Qwen: Qwen2.5 7B Instruct
प्रोवाइडर	LiquidAI	Qwen
इनपुट	$0.28 / 1M टोकन (≈ ₹26.47)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
आउटपुट	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)
कैश रीड	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	-
संदर्भ विंडो	2,62,144	32,768
अधिकतम आउटपुट	8,192	29,491
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	6 नव॰ 2026	16 अक्टू॰ 2024

मुख्य अंतर

LiquidAI: LFM3-1.7B इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
LiquidAI: LFM3-1.7B 8.0× ज़्यादा context पढ़ता है (2,62,144 tokens)।
सिर्फ LiquidAI: LFM3-1.7B reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत LiquidAI: LFM3-1.7B के साथ $0.000630 और Qwen: Qwen2.5 7B Instruct के साथ $0.000700 है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "liquid/lfm-3-1.7b" से "qwen/qwen-2.5-7b-instruct" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

LiquidAI: LFM3-1.7B विवरण और प्लेग्राउंड →Qwen: Qwen2.5 7B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →

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-2.5-7b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

LiquidAI: LFM3-1.7B बनाम Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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