api14
Dapatkan API key

Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.

AionLabs: Aion-2.0 lawan Inception: Mercury 3

Perbandingan berdampingan AionLabs: Aion-2.0 (US$2,80 / 1 jt token) dan Inception: Mercury 3 (US$0,35 / 1 jt token) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.

Spesifikasi

AionLabs: Aion-2.0Inception: Mercury 3
PenyediaAionLabsInception
MasukanUS$2,80 / 1 jt tokenUS$0,35 / 1 jt token
KeluaranUS$5,60 / 1 jt tokenUS$1,22 / 1 jt token
Baca cacheUS$0,70 / 1 jt tokenUS$0,04 / 1 jt token
Jendela konteks131.0721.000.000
Output maks.32.768131.072
Masukantexttext
Keluarantexttext
panggilan alat
Output terstruktur
Pengaturan penalaran
Ditambahkan23 Feb 202616 Okt 2026

Perbedaan utama

  • Inception: Mercury 3 88% lebih murah untuk token input.
  • Inception: Mercury 3 78% lebih murah untuk token output.
  • Inception: Mercury 3 membaca konteks 7.6× lebih banyak (1.000.000 token).
  • Hanya Inception: Mercury 3 yang mendukung output JSON terstruktur.
  • Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,00560 dengan AionLabs: Aion-2.0 dan US$0,000963 dengan Inception: Mercury 3.

Lebih mendalam

AionLabs: Aion-2.0 adalah model teks dari AionLabs, dirilis pada 2026-02-23. Inception: Mercury 3 adalah model teks dari Inception, dirilis pada 2026-10-16. Keduanya dilayani di api14 dalam kategori teks, dan keduanya menerima input teks dan mengembalikan output teks. Tidak ada model yang menerima gambar, audio, atau modalitas lain, jadi jika beban kerja Anda murni bahasa, keduanya adalah kandidat dan pilihannya bergantung pada konteks, parameter, dan harga, bukan pada apa yang bisa Anda berikan ke mereka.

Pembagian yang paling jelas adalah panjang konteks. Aion-2.0 mendukung 131072 token, sedangkan Mercury 3 mendukung 1000000 token, jadi Mercury 3 menampung sekitar tujuh hingga delapan kali lebih banyak teks dalam satu permintaan. Itu penting untuk pembacaan seluruh repositori, transkrip panjang, kumpulan dokumen besar, atau prompt apa pun yang biasanya Anda potong dan sambung. Pada parameter, keduanya sama pada hal dasar: keduanya menerima max_tokens, temperature, tool_choice, tools, response_format, reasoning, dan include_reasoning, jadi pemanggilan fungsi dan output reasoning tersedia di kedua sisi. Mercury 3 menambahkan reasoning_effort, stop, dan structured_outputs, yang memberi kontrol lebih halus atas seberapa keras model bernalar dan atas penegakan skema. Mercury 3 lebih murah dari keduanya baik pada input maupun output, jadi biaya per tokennya juga lebih rendah, meskipun tabel harga langsung di halaman ini adalah tempat untuk memeriksa angka terkini.

Untuk pekerjaan sehari-hari seperti peringkasan, klasifikasi, ekstraksi, asisten chat, dan bantuan kode tingkat sedang, kedua model bisa dipakai, dan faktor penentunya biasanya konteks dan biaya. Jika prompt Anda muat dengan nyaman dalam 131072 token dan Anda menginginkan model teks yang lugas dengan pemanggilan alat dan reasoning, Aion-2.0 adalah default yang wajar. Jika Anda rutin memberikan input yang sangat panjang, atau Anda memerlukan structured_outputs untuk menjamin bentuk JSON, atau Anda ingin menyetel reasoning_effort, Mercury 3 lebih cocok, dan konteksnya yang lebih besar berarti lebih sedikit pipeline pemotongan yang harus dipelihara. Karena Mercury 3 lebih murah pada input dan output, model ini juga pilihan yang masuk akal saat volume tinggi dan tugasnya tidak terikat konteks.

Memanggil salah satu model melalui api14 adalah operasi yang sama. API-nya kompatibel dengan OpenAI, jadi Anda mengarahkan klien yang sudah ada ke base URL api14, mengirim kunci Anda, dan mengatur field model. Untuk menggunakan Aion-2.0, atur id model ke "aion-labs/aion-2.0". Untuk menggunakan Mercury 3, atur ke "inception/mercury-3". Semua hal lain di body permintaan, messages, temperature, tools, response_format dan sisanya, tetap memiliki bentuk yang sama, jadi beralih antara keduanya adalah perubahan satu baris dan Anda dapat membandingkannya pada trafik Anda sendiri tanpa menulis ulang kode integrasi.

Masih ada kasus di mana Aion-2.0 adalah pilihan yang lebih baik. Jika input Anda pendek atau sedang dan Anda tidak memerlukan structured_outputs atau reasoning_effort, konteks dan parameter tambahan pada Mercury 3 tidak memberi Anda apa pun, dan permukaan permintaan yang lebih sederhana lebih mudah dipahami. Jika Anda sudah menyetel prompt dan harness evaluasi terhadap Aion-2.0 dan semuanya lulus, tidak ada alasan untuk pindah kecuali biaya atau konteks memaksa. Perlakukan keduanya sebagai dapat dipertukarkan di tingkat API dan pilih per tugas: Aion-2.0 untuk pekerjaan teks yang terbatas, Mercury 3 saat panjang, penegakan skema, atau harga per token mendominasi.

Berganti cukup dengan satu string

Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "aion-labs/aion-2.0" ke "inception/mercury-3", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.

Detail & area uji coba AionLabs: Aion-2.0 →Detail & area uji coba Inception: Mercury 3 →
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": "inception/mercury-3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perbandingan lainnya