Perceptron Mk1 vs Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: 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।

Perceptron: Perceptron Mk1 बनाम Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Perceptron: Perceptron Mk1 ($0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.42)) और Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 ($2.98 / 1M टोकन (≈ ₹280.06)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Perceptron: Perceptron Mk1	Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
प्रोवाइडर	Perceptron	Sao10K
इनपुट	$0.52 / 1M टोकन (≈ ₹49.42)	$2.98 / 1M टोकन (≈ ₹280.06)
आउटपुट	$5.25 / 1M टोकन (≈ ₹494.23)	$2.98 / 1M टोकन (≈ ₹280.06)
संदर्भ विंडो	32,768	1,31,072
अधिकतम आउटपुट	8,192	16,384
इनपुट	text, image, video	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	12 मई 2026	28 अग॰ 2024

मुख्य अंतर

Perceptron: Perceptron Mk1 इनपुट tokens पर 82% सस्ता है।
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 आउटपुट tokens पर 43% सस्ता है।
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (1,31,072 tokens)।
सिर्फ Perceptron: Perceptron Mk1 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Perceptron: Perceptron Mk1 के साथ $0.00315 और Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 के साथ $0.00446 है।

विस्तार से

Perceptron: Perceptron Mk1, Perceptron का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2026-05-12 को जारी किया गया था। Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2, Sao10K से आता है और इसे 2024-08-28 को जारी किया गया था। दोनों को api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के मॉडल के रूप में परोसा जाता है, और दोनों अपने एकमात्र आउटपुट मोडैलिटी के रूप में टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए इनमें से किसी एक से आप जो भी जनरेट करते हैं, वह टेक्स्ट के रूप में वापस आता है।

दोनों सबसे स्पष्ट रूप से कॉन्टेक्स्ट, मोडैलिटीज़ और रीज़निंग पर अलग होते हैं। Perceptron Mk1 इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, जबकि Euryale मॉडल केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। इससे Perceptron Mk1 तब चुनाव बनता है जब आपके प्रॉम्प्ट में लिखित निर्देशों के साथ स्क्रीनशॉट, डायग्राम, स्कैन किया गया पेज या वीडियो क्लिप शामिल करना हो। Euryale मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, Perceptron Mk1 के 32768 की तुलना में 131072 टोकन, इसलिए यह एक ही कॉल में कहीं अधिक टेक्स्ट रख सकता है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट या बड़ी मात्रा में संदर्भ सामग्री के लिए मायने रखता है। Perceptron Mk1 दोनों में से अकेला है जिसे रीज़निंग का समर्थन करने वाला बताया गया है, और इसके पैरामीटर सेट में include_reasoning और reasoning शामिल हैं, इसलिए यह वह मॉडल है जिसे तब चुनना चाहिए जब आप चाहते हैं कि मॉडल जवाब देने से पहले किसी समस्या पर काम करे। इसके बजाय Euryale मॉडल सैंपलिंग और नियंत्रण पैरामीटर का व्यापक सेट उजागर करता है, जिनमें logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed और stop शामिल हैं, जो आपको इस बात पर बारीक नियंत्रण देता है कि इसका टेक्स्ट कैसे बनाया जाए। संरचित आउटपुट पर दोनों में कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है, और न ही किसी एक को टूल्स का समर्थन करने वाला अकेला बताया गया है।

इनके बीच चुनाव करने के लिए, इनपुट के स्वरूप से शुरू करें। यदि आपके कार्य में इमेज या वीडियो शामिल है, तो केवल Perceptron Mk1 ही इसे ले सकता है, इसलिए निर्णय पहले ही हो चुका है। यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है लेकिन सामग्री बहुत लंबी है, तो Euryale मॉडल का बड़ा कॉन्टेक्स्ट एक वास्तविक लाभ है, और इसके अतिरिक्त नियंत्रण (प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता के लिए seed, दिशा देने के लिए logit_bias, दोहराए जाने वाले टेक्स्ट के लिए repetition_penalty) उस जनरेशन कार्य के लिए उपयुक्त हैं जहाँ आप आउटपुट को ट्यून करना चाहते हैं। यदि आपका कार्य एक टेक्स्ट समस्या है जिसे स्पष्ट रीज़निंग से लाभ होता है, तो Perceptron Mk1 ही कॉल करने वाला है। लागत पर, इनपुट Perceptron Mk1 पर सस्ता है, जबकि आउटपुट Euryale मॉडल पर सस्ता है, इसलिए सस्ता विकल्प इस पर निर्भर करता है कि आपका वर्कलोड इनपुट भारी है या आउटपुट भारी; लाइव मूल्य तालिका वर्तमान संख्याएँ दिखाती है।

किसी भी मॉडल को कॉल करना api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से एक ही तरह से काम करता है। आप अपने क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने अनुरोध को अपनी api14 कुंजी के साथ chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जिसे आप चाहते हैं। Perceptron Mk1 का उपयोग करने के लिए, model id को perceptron/perceptron-mk1 पर सेट करें। Euryale मॉडल का उपयोग करने के लिए, इसे sao10k/l3.1-euryale-70b पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ समान आकार बनाए रखता है, इसलिए मॉडल बदलना model id में एक पंक्ति का परिवर्तन है। ध्यान रखें कि पैरामीटर दोनों में समान नहीं हैं: Perceptron Mk1 reasoning और include_reasoning का समर्थन करता है, जो Euryale मॉडल नहीं करता, और Euryale मॉडल logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed और stop का समर्थन करता है, जो Perceptron Mk1 नहीं करता। केवल वे पैरामीटर भेजें जो लक्ष्य मॉडल सूचीबद्ध करता है, और वही कोड पथ दोनों की सेवा करेगा।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "perceptron/perceptron-mk1" से "sao10k/l3.1-euryale-70b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Perceptron: Perceptron Mk1 विवरण और प्लेग्राउंड →Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 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": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 बनाम Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

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