Together: Tev1 4B Experimental, Together का एक मॉडल है, जो decisions श्रेणी में सूचीबद्ध है, और यह इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में decisions लौटाता है। TypeSafe: Jev 1.13, TypeSafe से आता है और उसी decisions श्रेणी में बैठता है, यह भी decisions लौटाता है, लेकिन यह इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज दोनों स्वीकार करता है। दोनों सामान्य चैट मॉडल के बजाय decision oriented मॉडल हैं, इसलिए आपको उम्मीद करनी चाहिए कि इनका उपयोग वहां किया जाएगा जहां आपको लंबे गद्य के बजाय कोई विकल्प या फैसला चाहिए।
इनके बीच सबसे स्पष्ट अंतर context है। TypeSafe: Jev 1.13, 262144 tokens की context window का समर्थन करता है, जबकि Together: Tev1 4B Experimental, 32768 tokens का समर्थन करता है, इसलिए Jev 1.13 काफी बड़े अंतर से बड़ा context विकल्प है। Jev 1.13 टेक्स्ट के साथ इमेज इनपुट भी स्वीकार करता है, जबकि Tev1 4B Experimental केवल टेक्स्ट है। कीमत पर, qualitative तुलना input cost को बराबरी का दर्जा देती है, इसलिए input की तरफ कोई भी मॉडल दूसरे से अर्थपूर्ण रूप से सस्ता नहीं है, और मौजूदा आंकड़े जांचने की जगह इस पेज की live price table है। कोई भी मॉडल supported parameters सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको request body के जरिए sampling या tool style विकल्पों को ट्यून करने की योजना नहीं बनानी चाहिए।
व्यावहारिक चयन के लिए, TypeSafe: Jev 1.13 तब चुनें जब decision बड़ी मात्रा में सामग्री पर निर्भर करता हो, जैसे कोई लंबा दस्तावेज, कोई बड़ा log, या टेक्स्ट का पूरा repository जिसे एक साथ तौला जाना है, और तब भी जब इनपुट का कुछ हिस्सा कोई इमेज हो जिसे मॉडल को विचार में लेना है। Together: Tev1 4B Experimental तब चुनें जब इनपुट सादा टेक्स्ट हो और 32768 tokens के भीतर आराम से आ जाए, जो कई रोजमर्रा के decision कार्यों को कवर करता है जहां छोटा prompt काफी होता है। यदि आप अनिश्चित हैं, तो Jev 1.13 का बड़ा context और इमेज समर्थन इसे अधिक लचीला default बनाते हैं, जबकि Tev1 4B Experimental तब सरल विकल्प है जब आप जानते हैं कि आपका इनपुट केवल टेक्स्ट है और आकार में मामूली है।
api14 के जरिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API, OpenAI compatible है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, chat completions शैली का request भेजते हैं, और model field को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। इनके बीच स्विच करने के लिए आप केवल उस model id को बदलते हैं, Together मॉडल के लिए togethercomputer/tev1-4b-experimental और TypeSafe मॉडल के लिए typesafe/jev-1.13 का उपयोग करते हुए। request में बाकी सब कुछ, जिसमें आपके messages और आपके द्वारा सामान्य रूप से भेजे जाने वाले कोई अन्य fields शामिल हैं, वैसा ही रहता है, इसलिए आप एक ही string संपादित करके दोनों की तुलना कर सकते हैं।
एक स्थिति ऐसी है जहां Together: Tev1 4B Experimental बेहतर चयन बना रहता है, भले ही Jev 1.13 बड़ा है और इमेज स्वीकार करता है। यदि आपका कार्य केवल टेक्स्ट है और आपका prompt 32768 tokens के भीतर आ जाता है, तो Jev 1.13 का अतिरिक्त context आपके लिए कुछ नहीं देता, और चूंकि input pricing बराबरी की है, आप किसी भी तरफ स्विच करके पैसे नहीं बचा रहे हैं। उस स्थिति में छोटा, केवल टेक्स्ट वाला मॉडल पूरी तरह उचित चयन है, और आप इसे छोटे टेक्स्ट decisions के लिए अपना default रख सकते हैं, जबकि लंबे या इमेज वाले मामलों के लिए typesafe/jev-1.13 को आरक्षित रख सकते हैं।