LiquidAI: d1-ultra contro ScaleDown: Classify-1
Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)) e ScaleDown: Classify-1 (0,14 USD / 1M token (≈ 0,12 €)) 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 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| Fornitore | LiquidAI | ScaleDown |
| Ingresso | 0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €) | 0,14 USD / 1M token (≈ 0,12 €) |
| Lettura cache | 0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €) | - |
| Finestra di contesto | 32.768 | 1.000.000 |
| Output massimo | 29.491 | 900.000 |
| Ingresso | text, image | text, image, file |
| Uscita | decisions | decisions |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 15 ott 2026 | 13 ott 2026 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- ScaleDown: Classify-1 legge 30.5× più contesto (1.000.000 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000147 USD con LiquidAI: d1-ultra e 0,000140 USD con ScaleDown: Classify-1.
Nel dettaglio
LiquidAI: d1-ultra è un modello di decisioni di LiquidAI, rilasciato il 15 ottobre 2026. ScaleDown: Classify-1 è anch'esso un modello di decisioni, realizzato da ScaleDown e rilasciato due giorni prima, il 13 ottobre 2026. Entrambi appartengono alla stessa categoria, il che significa che entrambi sono progettati per restituire una decisione come output anziché prosa libera, ed entrambi sono serviti tramite api14 con gli id modello liquid/d1-ultra e scaledown/classify-1.
La differenza più netta tra loro è la gestione del contesto e dell'input. ScaleDown: Classify-1 accetta una finestra di contesto di 1.000.000 di token, mentre LiquidAI: d1-ultra accetta 32.768 token, quindi il modello ScaleDown è quello con il contesto più grande, e di ampio margine. Sulle modalità di input, d1-ultra accetta testo e immagini, mentre Classify-1 accetta testo, immagini e file, quindi il modello ScaleDown accetta un tipo di input in più. Entrambi producono decisioni come unica modalità di output. Nessuno dei due modelli elenca parametri supportati, quindi non c'è alcuna differenza da sfruttare in quel senso, e il confronto qualitativo non mostra differenze significative su uso di strumenti, output strutturato o ragionamento, quindi non dovresti presumere che uno sia più forte dell'altro su questi assi. Sul prezzo, i due sono più o meno equivalenti per l'input, e il confronto non fornisce nulla di utile per il prezzo dell'output, quindi trattali come comparabili sul costo anziché scegliere solo in base al prezzo.
Per il lavoro pratico, il fattore decisivo è di solito quanto materiale devi far esaminare al modello prima che decida. Se il tuo compito coinvolge documenti lunghi, grandi lotti di testo o qualsiasi cosa che supererebbe circa trentamila token, ScaleDown: Classify-1 è la scelta naturale grazie alla sua finestra di contesto molto più ampia. Se i tuoi input sono brevi e vuoi anche fornire al modello un'immagine insieme al testo, LiquidAI: d1-ultra copre quel caso, ed è il modello a cui rivolgersi quando la tua pipeline è costruita attorno a decisioni compatte di immagine più testo. Quando i tuoi input includono file come tipo di input distinto anziché testo incollato o immagini, Classify-1 è quello che li accetta direttamente.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Invii la tua richiesta allo stesso endpoint con la stessa forma di richiesta, e l'unica cosa che cambi tra i due è l'id modello: usa liquid/d1-ultra per il modello LiquidAI e scaledown/classify-1 per il modello ScaleDown. Tutto il resto nel tuo client, nella tua autenticazione e nella gestione delle risposte resta com'è, quindi passare da uno all'altro è una modifica di una riga e puoi confrontare le loro decisioni sui tuoi dati senza riscrivere il codice di integrazione.
C'è un caso in cui il modello più piccolo è comunque la scelta migliore anche se l'altro ha più contesto. Se i tuoi input sono brevi e il tuo compito è immagine più testo senza file coinvolti, LiquidAI: d1-ultra è adatto al lavoro e non hai bisogno della capacità extra di Classify-1. Dato che i due hanno più o meno lo stesso prezzo sull'input, non c'è alcuna penalità di costo nello scegliere il modello con contesto più piccolo quando i tuoi input sono piccoli, e nessuna ragione per inviare più token di quanti il compito richieda.
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 "scaledown/classify-1", 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": "scaledown/classify-1",
"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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