Decider V1.2 vs Span-01: API कीमत, context और फीचर

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Perplexity: Decider V1.2 बनाम Respan: Span-01

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Perplexity: Decider V1.2 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) और Respan: Span-01 ($0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Perplexity: Decider V1.2	Respan: Span-01
प्रोवाइडर	Perplexity	Respan
इनपुट	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)	$0.07 / 1M टोकन (≈ ₹6.62)
संदर्भ विंडो	2,62,144	-
अधिकतम आउटपुट	2,35,929	-
इनपुट	text, image	text
आउटपुट	decisions	decisions
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	16 अक्टू॰ 2026	26 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Perplexity: Decider V1.2 के साथ $0.000070 और Respan: Span-01 के साथ $0.000070 है।

विस्तार से

Perplexity: Decider V1.2, Perplexity की एक decisions model है, जिसे 2026-10-16 को रिलीज़ किया गया था। Respan: Span-01, Respan की एक decisions model है, जिसे 2026-09-26 को रिलीज़ किया गया था। दोनों को एक ही व्यापक काम के लिए बनाया गया है: एक input लेना और मुक्त prose के बजाय output के रूप में एक decision लौटाना। यदि आप एक classifier, एक routing rule, एक triage step या कोई भी component जोड़ रहे हैं जिसे एक विकल्प पर टिकना है, तो दोनों models उसी श्रेणी में आते हैं। दोनों providers अलग कंपनियाँ हैं, इसलिए प्रत्येक model से जुड़े operational विवरण उनके संबंधित platforms से आएंगे, लेकिन api14 के माध्यम से calling का स्वरूप समान है।

सबसे स्पष्ट अंतर इसमें है कि प्रत्येक model input के रूप में क्या स्वीकार करता है। Decider V1.2 text और images लेता है, इसलिए यह एक screenshot, एक scanned form, एक chart या एक photo को लिखित निर्देश के साथ देख सकता है और फिर भी एक decision उत्पन्न कर सकता है। Span-01 केवल text लेता है, जिसका अर्थ है कि किसी भी visual input को model तक पहुँचने से पहले text में बदलना होगा। Decider V1.2, 262144 tokens की context length भी प्रकाशित करता है, जो एक बड़ी window है और तब उपयोगी होती है जब decision किसी लंबे document, बड़े log या लंबी thread पर निर्भर करता हो। Span-01 कोई context length सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए इसकी उपयोग करने योग्य window को अज्ञात मानें और long-context काम के लिए इस पर निर्भर होने से पहले अपने स्वयं के inputs पर परीक्षण करें। दोनों decisions output करते हैं, और कोई भी supported parameters सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको किसी एक पर sampling या समान knobs को tune करने की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए।

task selection के लिए, input modality आमतौर पर निर्णायक कारक होता है। यदि आपकी pipeline कभी images देखती है, तो Decider V1.2 सीधा विकल्प है क्योंकि यह उन्हें natively संभालता है और आप एक अलग OCR या vision step बनाने से बच जाते हैं। यदि आपके inputs लंबे text हैं और decision के लिए पूरे document को दृश्य में रखना आवश्यक है, तो Decider V1.2 की प्रकाशित context length आपको काम करने के लिए अधिक जगह देती है। Span-01 text-only decision tasks के लिए एक उचित विकल्प बना रहता है जहाँ input छोटा है या पहले से summarised है, और जहाँ आप मिश्रण में एक दूसरा provider चाहते हैं। कीमत पर, दोनों input के लिए लगभग समान हैं, इसलिए उस पक्ष पर cost एक को दूसरे पर प्राथमिकता देने का मजबूत कारण नहीं है। Output pricing यहाँ निर्दिष्ट नहीं है, इसलिए volume के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले live price table जाँचें।

api14 के माध्यम से किसी भी model को call करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI-compatible है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करें, अपना सामान्य chat completions request भेजें, और केवल model id बदलें। जब आप Perplexity model चाहते हैं तो "perplexity/pplx-decider-v1.2" उपयोग करें और जब आप Respan वाला चाहते हैं तो "respan/span-01" उपयोग करें। request body में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, इसलिए A/B test या fallback path के लिए उनके बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है। यदि आपके पास पहले से OpenAI SDK के विरुद्ध लिखा हुआ code है, तो आप इसे रख सकते हैं और बस string बदल सकते हैं।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ Span-01 फिर भी बेहतर विकल्प है, भले ही Decider V1.2 अधिक input प्रकारों को कवर करता है। यदि आपके inputs plain text हैं, आपके documents इतने छोटे हैं कि context length कोई बाधा नहीं है, और आप विशेष रूप से decision traffic को Respan के माध्यम से route करना चाहते हैं, तो Span-01 वह काम कर देता है, बिना उस अतिरिक्त क्षमता के जिसका आप उपयोग नहीं करेंगे। यह तब भी एक समझदार विकल्प है जब आप एक ही task पर दो providers की तुलना करना चाहते हैं और text-only path को सरल रखना चाहते हैं। उन स्थितियों में गायब image support और अप्रकाशित context length आपको कुछ भी महंगा नहीं पड़ते, और आपको वह decision output मिल जाता है जिसकी आपको आवश्यकता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "perplexity/pplx-decider-v1.2" से "respan/span-01" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Perplexity: Decider V1.2 विवरण और प्लेग्राउंड →Respan: Span-01 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": "respan/span-01",
  "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 V1.2 बनाम Respan: Span-01

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

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