Decider Flash V1.2 vs Classify-1: API कीमत, context और फीचर

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Perplexity: Decider Flash V1.2 बनाम ScaleDown: Classify-1

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Perplexity: Decider Flash V1.2 ($0.04 / 1M टोकन (≈ ₹3.31)) और ScaleDown: Classify-1 ($0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Perplexity: Decider Flash V1.2	ScaleDown: Classify-1
प्रोवाइडर	Perplexity	ScaleDown
इनपुट	$0.04 / 1M टोकन (≈ ₹3.31)	$0.14 / 1M टोकन (≈ ₹13.24)
संदर्भ विंडो	2,62,144	10,00,000
अधिकतम आउटपुट	2,35,929	9,00,000
इनपुट	text, image	text, image, file
आउटपुट	decisions	decisions
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	16 अक्टू॰ 2026	13 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Perplexity: Decider Flash V1.2 इनपुट tokens पर 75% सस्ता है।
ScaleDown: Classify-1 3.8× ज़्यादा context पढ़ता है (10,00,000 tokens)।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Perplexity: Decider Flash V1.2 के साथ $0.000035 और ScaleDown: Classify-1 के साथ $0.000140 है।

विस्तार से

Perplexity: Decider Flash V1.2, Perplexity की एक decisions मॉडल है, जिसे 16 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। ScaleDown: Classify-1 भी एक decisions मॉडल है, जिसे ScaleDown ने बनाया है और कुछ दिन पहले 13 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। ये इनपुट लेते हैं और decisions लौटाते हैं, जिसका मतलब है कि आपको इन्हें बातचीत करने वाले assistants के बजाय एक बड़े pipeline के अंदर classifiers या routing components के रूप में इस्तेमाल होते देखने की उम्मीद करनी चाहिए।

दोनों के बीच सबसे साफ अंतर scale का है। ScaleDown: Classify-1, 1,000,000 tokens का context window स्वीकार करता है, जो Decider Flash V1.2 के 262,144 tokens से लगभग चार गुना है, इसलिए जब आपका इनपुट एक लंबा दस्तावेज़, records का बड़ा batch, या ऐसा transcript हो जिसे वरना chunking की ज़रूरत पड़ती, तब यही मॉडल चुनना चाहिए। Decider Flash V1.2 इनपुट के रूप में text और images लेता है। ScaleDown: Classify-1 text, images और files लेता है, इसलिए यह एक अतिरिक्त input modality कवर करता है। दोनों केवल decisions लौटाते हैं, और दोनों में supported parameters की सूची नहीं है, इसलिए आप किसी भी मॉडल पर request body के ज़रिए sampling behaviour को tune नहीं कर सकते। कीमत पर, input tokens के लिए Decider Flash V1.2 दोनों में सस्ता है; output tokens की तुलना में कोई अर्थपूर्ण अंतर नहीं है, इसलिए लागत के अंतर ज़्यादातर input की तरफ़ दिखेंगे।

रोज़मर्रा के काम के लिए, चुनाव आम तौर पर इस पर निर्भर करता है कि आप कितना इनपुट दे रहे हैं और वह किस रूप में आता है। अगर आपके इनपुट छोटे या मध्यम हैं, ज़्यादातर text हैं और कभी कभार image, और आप input लागत कम रखना चाहते हैं, तो Decider Flash V1.2 स्वाभाविक default है। अगर आपके इनपुट बहुत लंबे हैं, या pasted text के बजाय files के रूप में आते हैं, तो ScaleDown: Classify-1 आपको extract और chunk करने का काम बचाता है, और इसका बड़ा window मतलब प्रति दस्तावेज़ कम calls। जहाँ दोनों ओवरलैप करते हैं, images के साथ साधारण text classification पर, Decider Flash V1.2 की सस्ती input कीमत निर्णायक कारक है, जब तक कि आप उसकी context limit से न टकरा रहे हों।

api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को call करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI compatible है। आप अपने मौजूदा client को api14 base URL पर point करते हैं, अपना सामान्य request shape रखते हैं, और केवल model id बदलते हैं। Decider Flash V1.2 के लिए "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2" और ScaleDown: Classify-1 के लिए "scaledown/classify-1" इस्तेमाल करें। request में बाकी सब कुछ, जिसमें आप text और images कैसे भेजते हैं, वह जैसा है वैसा ही रहता है, इसलिए A/B test के लिए इनके बीच स्विच करना एक integration project के बजाय एक line का बदलाव है।

एक मामला ऐसा है जहाँ दूसरा मॉडल फिर भी बेहतर चुनाव रहता है, भले ही आपने एक पर मानकीकरण कर लिया हो। अगर आपने ScaleDown: Classify-1 को उसके लंबे context और file support के लिए चुना है, तो Decider Flash V1.2 high volume, short input classification के लिए रखने लायक बना रहता है, जहाँ उसकी सस्ती input pricing window size से ज़्यादा मायने रखती है। इसके विपरीत, अगर Decider Flash V1.2 आपका default है, तो ScaleDown: Classify-1 को उन दस्तावेज़ों के लिए reserve में रखें जो बस फिट नहीं होंगे।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2" से "scaledown/classify-1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Perplexity: Decider Flash V1.2 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);

Perplexity: Decider Flash V1.2 बनाम ScaleDown: Classify-1

स्पेसिफिकेशन

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