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d1-ultra vs Decider V1.2: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

LiquidAI: d1-ultra contro Perplexity: Decider V1.2

Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)) e Perplexity: Decider V1.2 (0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)) 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	Perplexity: Decider V1.2
Fornitore	LiquidAI	Perplexity
Ingresso	0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)
Lettura cache	0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)	-
Finestra di contesto	32.768	262.144
Output massimo	29.491	235.929
Ingresso	text, image	text, image
Uscita	decisions	decisions
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	15 ott 2026	16 ott 2026

Differenze principali

Perplexity: Decider V1.2 costa il 52% in meno sui token di input.
Perplexity: Decider V1.2 legge 8.0× più contesto (262.144 token).
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000147 USD con LiquidAI: d1-ultra e 0,000070 USD con Perplexity: Decider V1.2.

Nel dettaglio

LiquidAI: d1-ultra è un modello per le decisioni di LiquidAI, rilasciato il 15 ottobre 2026. Perplexity: Decider V1.2 è un modello per le decisioni di Perplexity, rilasciato un giorno dopo, il 16 ottobre 2026. Entrambi appartengono alla stessa categoria, quindi sono pensati per lo stesso tipo di compito in senso ampio: prendere un input e restituire una decisione anziché prosa libera. Nessuno dei due è un modello di chat generico, e nessuno dei due è posizionato come assistente per la programmazione o la scrittura. Se la tua applicazione necessita di un modello che produca una decisione, entrambi meritano un posto nella tua lista ristretta.

I due si differenziano in modo più netto per finestra di contesto e prezzo. Decider V1.2 accetta fino a 262144 token di contesto, mentre d1-ultra ne accetta 32768. Si tratta di una differenza di circa otto volte, e conta quando si alimentano documenti lunghi, grandi blocchi recuperati o una cronologia di conversazione estesa nel modello prima di chiedere una decisione. Sul prezzo dell'input, Decider V1.2 è il più economico dei due. Il prezzo dell'output non è sostanzialmente diverso tra i due, quindi è sul lato input che emerge il divario di costo. Entrambi accettano testo e immagini come input, ed entrambi restituiscono decisioni come output. Nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non aspettarti che parametri di regolazione come temperature o top_p abbiano effetto. Nessuno dei due si distingue come l'unico a offrire strumenti, output strutturato o ragionamento, quindi su questi assi non c'è nulla che li separi.

Per la selezione pratica, parti dal requisito di contesto. Se il tuo prompt più il materiale recuperato rientra comodamente entro 32768 token, d1-ultra è una scelta ragionevole e ti mantiene sul modello di LiquidAI. Se superi regolarmente questa soglia, o vuoi margine per non dover tagliare il contesto, è Decider V1.2 quello da chiamare, e il suo prezzo dell'input più basso rafforza questa scelta per i prompt lunghi. Per compiti decisionali brevi con immagini, dove l'input è compatto, entrambi i modelli possono andare bene, e il fattore decisivo diventa il provider di cui ti fidi già o con cui sei già integrato. Dove l'input è lungo e il volume di chiamate è elevato, la combinazione di finestra più ampia e prezzo dell'input più basso indica Decider V1.2.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente sull'URL di base di api14, invii la richiesta all'endpoint chat completions e imposti il campo model sull'id desiderato. Per usare il modello di LiquidAI, imposta l'id del modello su "liquid/d1-ultra". Per usare il modello di Perplexity, impostalo su "perplexity/pplx-decider-v1.2". Nient'altro nel corpo della richiesta deve cambiare per passare dall'uno all'altro, dato che entrambi accettano input testuali e immagini ed entrambi restituiscono decisioni. Questo significa che puoi mantenere un unico percorso di codice e scambiare l'id, oppure instradare per singola richiesta in base a quanto è grande l'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 "perplexity/pplx-decider-v1.2", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

LiquidAI: d1-ultra: dettagli e banco di prova →Perplexity: Decider V1.2: dettagli e banco di prova →

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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
  "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);

LiquidAI: d1-ultra contro Perplexity: Decider V1.2

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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