api14
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Microsoft: Microsoft-Decision-1 बनाम ScaleDown: Classify-1

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Microsoft: Microsoft-Decision-1 ($0.15 / 1M टोकन) और ScaleDown: Classify-1 ($0.14 / 1M टोकन) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

Microsoft: Microsoft-Decision-1ScaleDown: Classify-1
प्रोवाइडरMicrosoftScaleDown
इनपुट$0.15 / 1M टोकन$0.14 / 1M टोकन
संदर्भ विंडो32,76810,00,000
अधिकतम आउटपुट29,4919,00,000
इनपुटtexttext, image, file
आउटपुटdecisionsdecisions
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया9 अक्टू॰ 202613 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

  • दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
  • ScaleDown: Classify-1 30.5× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
  • 1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Microsoft: Microsoft-Decision-1 के साथ $0.000147 और ScaleDown: Classify-1 के साथ $0.000140 है।

विस्तार से

माइक्रोसॉफ्ट: Microsoft-Decision-1, माइक्रोसॉफ्ट का एक decisions मॉडल है, जिसे 2026-10-09 को जारी किया गया था। ScaleDown: Classify-1, ScaleDown का एक decisions मॉडल है, जिसे 2026-10-13 को जारी किया गया था। दोनों एक ही श्रेणी के हैं, इसलिए उनका लक्ष्य एक ही व्यापक काम है: एक इनपुट लेना और गद्य के एक पैराग्राफ के बजाय एक निर्णय लौटाना। कोई भी प्रदाता API के जरिए मॉडल परोसने में नया नहीं है, इसलिए इनके बीच चुनाव ब्रांड के बजाय आपके विशिष्ट इनपुट और संदर्भ आकार के अनुकूल होने पर निर्भर करता है।

सबसे स्पष्ट अंतर संदर्भ विंडो का है। Microsoft-Decision-1, 32768 टोकन स्वीकार करता है, जबकि ScaleDown: Classify-1, 1000000 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए ScaleDown आपको बड़े अंतर से बड़ा संदर्भ देता है। इनपुट मोडालिटी भी भिन्न हैं। Microsoft-Decision-1 केवल टेक्स्ट लेता है। ScaleDown: Classify-1 टेक्स्ट, इमेज और फाइलें लेता है, इसलिए यदि आपका निर्णय किसी स्कैन किए गए फॉर्म, स्क्रीनशॉट या अपलोड किए गए दस्तावेज पर निर्भर करता है, तो ScaleDown उसे सीधे उपभोग कर सकता है, जबकि माइक्रोसॉफ्ट के लिए आपको पहले सब कुछ टेक्स्ट में बदलना होगा। दोनों अपने आउटपुट मोडालिटी के रूप में निर्णय लौटाते हैं, इसलिए आउटपुट पक्ष पर कोई अंतर नहीं है, और कोई भी मॉडल समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता है, जिसका अर्थ है कि आपको उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि temperature या top_p जैसे अतिरिक्त नॉब्स अनुरोध बॉडी में माने जाएंगे।

सीधे, केवल टेक्स्ट वाले निर्णय कार्यों के लिए जहां प्रॉम्प्ट 32768 टोकन में आराम से फिट हो जाता है, Microsoft-Decision-1 एक उचित डिफ़ॉल्ट है। यह एक माइक्रोसॉफ्ट मॉडल है, जो मायने रख सकता है यदि आपका स्टैक पहले से उस दिशा में झुका हुआ है, और छोटा संदर्भ छोटे वर्गीकरण शैली के इनपुट के लिए कोई सीमा नहीं है। ScaleDown: Classify-1 की ओर तब जाएं जब निर्णय को एक लंबे दस्तावेज, टेक्स्ट के बड़े बैच, या एक कॉल में इमेज या संलग्न फाइल जैसे गैर-टेक्स्ट इनपुट को ध्यान में रखना हो, क्योंकि यह दोनों में से एकमात्र है जो उन मोडालिटी को देख सकता है और यह कहीं अधिक टोकन स्वीकार करता है। यदि आपके इनपुट टेक्स्ट और छोटे हैं, तो इनपुट पक्ष पर दोनों की कीमत लगभग समान है, इसलिए वहां लागत निर्णायक कारक नहीं है।

आप api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करते हैं। अपने मौजूदा क्लाइंट को अपनी api14 कुंजी के साथ api14 बेस URL पर इंगित करें, फिर model फ़ील्ड को उस id पर सेट करें जो आप चाहते हैं। माइक्रोसॉफ्ट के लिए id, microsoft/microsoft-decision-1 है, और ScaleDown के लिए यह scaledown/classify-1 है। अनुरोध में बाकी सब कुछ वही रहता है, इसलिए स्विच model id में एक पंक्ति का बदलाव है, जो दोनों को आपके अपने इनपुट के विरुद्ध A/B करना आसान बनाता है। याद रखें कि कोई भी मॉडल समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता है, इसलिए अनुरोध बॉडी को न्यूनतम रखें और ऐसी सैंपलिंग सेटिंग्स पास करने से बचें जो अस्वीकार या अनदेखी की जा सकती हैं।

यहां ऐसा कोई तथ्य नहीं है जो एक मॉडल को हर मामले में सख्ती से बेहतर बनाता हो। ScaleDown: Classify-1 संदर्भ लंबाई और इनपुट मोडालिटी पर जीतता है और इनपुट पर अधिक महंगा नहीं है, लेकिन Microsoft-Decision-1 छोटे, केवल टेक्स्ट वाले निर्णयों के लिए एक अच्छा विकल्प बना हुआ है, विशेष रूप से यदि आप माइक्रोसॉफ्ट द्वारा परोसे गए मॉडल को पसंद करते हैं। उस मॉडल से शुरू करें जिसकी सीमाएं आपके इनपुट से मेल खाती हैं, और यदि आप अनिश्चित हैं, तो दोनों ids के विरुद्ध एक ही अनुरोध चलाएं और अपने डेटा पर निर्णयों की तुलना करें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "microsoft/microsoft-decision-1" से "scaledown/classify-1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Microsoft: Microsoft-Decision-1 विवरण और प्लेग्राउंड →ScaleDown: Classify-1 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.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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