LiquidAI: d1-ultra contro Nace.AI: Drex v2.0
Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)) e Nace.AI: Drex v2.0 (0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| LiquidAI: d1-ultra | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| Fornitore | LiquidAI | Nace.AI |
| Ingresso | 0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €) | 0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €) |
| Lettura cache | 0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €) | - |
| Finestra di contesto | 32.768 | 131.072 |
| Output massimo | 29.491 | 117.964 |
| Ingresso | text, image | text |
| Uscita | decisions | decisions |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 15 ott 2026 | 12 ott 2026 |
Differenze principali
- LiquidAI: d1-ultra costa il 30% in meno sui token di input.
- Nace.AI: Drex v2.0 legge 4.0× più contesto (131.072 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000147 USD con LiquidAI: d1-ultra e 0,000210 USD con Nace.AI: Drex v2.0.
Nel dettaglio
LiquidAI: d1-ultra è realizzato da LiquidAI e Nace.AI: Drex v2.0 è realizzato da Nace.AI. Entrambi rientrano nella categoria decisions, il che significa che il loro output è una decisione e non prosa libera, ed entrambi sono stati rilasciati a pochi giorni di distanza l'uno dall'altro in ottobre 2026, con Drex v2.0 arrivato il 12 ottobre e d1-ultra il 15 ottobre. Nessuno dei due modelli espone parametri supportati, quindi non regolerai impostazioni di campionamento su nessuno dei due.
La divisione più chiara riguarda contesto e input. Drex v2.0 accetta fino a 131072 token di testo, quattro volte la finestra di 32768 token di d1-ultra, quindi documenti lunghi, trascrizioni estese o grandi lotti di record entrano comodamente in Drex e potrebbero richiedere chunking in d1-ultra. d1-ultra è il più flessibile sull'input, accettando sia testo che immagini, mentre Drex v2.0 accetta solo testo. Entrambi restituiscono decisioni come loro unica modalità di output, e i dati di confronto non marcano nessuno dei due come l'unico con tool use, structured output o reasoning, quindi non c'è un vantaggio di capacità documentato in tal senso.
Per uno sviluppatore che sceglie, il tipo di input di solito decide. Se il tuo compito decisionale coinvolge screenshot, pagine scansionate, diagrammi o qualsiasi evidenza visiva, d1-ultra è l'unica opzione tra i due, poiché Drex v2.0 non può vedere le immagini. Se il tuo compito è solo testo ma il materiale è lungo, come un contratto completo, un thread di supporto prolungato o un grande log, Drex v2.0 è la scelta più sicura perché tutto entra in una sola chiamata senza dividere il contesto. Quando l'input è testo breve e non sono coinvolte immagini, entrambi i modelli possono servire lo stesso compito decisionale, e il prezzo diventa il fattore decisivo: d1-ultra è il più economico dei due sull'input, mentre il confronto non dà alcuna differenza significativa sul costo di output, quindi è sul lato input che si vede il risparmio.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente su api14, mantieni la tua solita forma di richiesta e imposti il campo model su "liquid/d1-ultra" o "nace-ai/drex-v2.0". Passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga di quel model id, senza altre modifiche al codice necessarie, il che rende economico testare entrambi sui tuoi casi decisionali prima di impegnarti. Poiché nessuno dei due modelli elenca parametri supportati, invia una richiesta semplice e leggi la decisione dalla risposta.
Ci sono ancora casi in cui vince l'altro modello. Se hai già costruito attorno a d1-ultra per decisioni basate su immagini ma un particolare lotto è solo testo e molto lungo, Drex v2.0 è la scelta migliore per quel lotto a causa del suo contesto più ampio, anche se rinunci all'input di immagini. Al contrario, se il costo è il vincolo principale e i tuoi input sono testo breve, d1-ultra rimane la scelta più economica sull'input.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "liquid/d1-ultra" a "nace-ai/drex-v2.0", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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": "nace-ai/drex-v2.0",
"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);
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