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d1 vs Microsoft-Decision-1: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

LiquidAI: d1 contro Microsoft: Microsoft-Decision-1

Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1 (0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)) e Microsoft: Microsoft-Decision-1 (0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	LiquidAI: d1	Microsoft: Microsoft-Decision-1
Fornitore	LiquidAI	Microsoft
Ingresso	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)	0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)
Lettura cache	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)	-
Finestra di contesto	65.536	32.768
Output massimo	58.982	29.491
Ingresso	text, image	text
Uscita	decisions	decisions
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	1 ott 2026	9 ott 2026

Differenze principali

LiquidAI: d1 costa il 52% in meno sui token di input.
LiquidAI: d1 legge 2.0× più contesto (65.536 token).
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000070 USD con LiquidAI: d1 e 0,000147 USD con Microsoft: Microsoft-Decision-1.

Nel dettaglio

LiquidAI: d1 è un modello di decisioni di LiquidAI, e Microsoft: Microsoft-Decision-1 è un modello di decisioni di Microsoft. Entrambi appartengono alla stessa categoria, quindi nessuno dei due è un modello di chat o di generazione nel senso usuale; li chiami per ottenere una decisione, non un paragrafo di prosa. Sono stati rilasciati a circa una settimana di distanza, con d1 arrivato per primo e Microsoft-Decision-1 subito dopo. Se stai scegliendo tra loro, le differenze che contano sono la dimensione del contesto, cosa puoi fornire in input e il prezzo.

La distinzione più netta riguarda contesto e input. d1 accetta fino a 65.536 token, mentre Microsoft-Decision-1 accetta 32.768, quindi d1 offre circa il doppio dello spazio per documenti lunghi, trascrizioni o cronologia accumulata in una singola chiamata. d1 accetta anche immagini oltre al testo, mentre Microsoft-Decision-1 è solo testo. Entrambi restituiscono decisioni come modalità di output, e nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non dovresti aspettarti di poter regolare il campionamento o altre manopole su nessuno dei due. Sul prezzo, d1 è il più economico dei due sull'input; il confronto per il costo di output non è significativamente diverso tra loro, quindi considerali più o meno equivalenti su quel fronte.

Per il lavoro pratico, scegli d1 quando la tua decisione dipende da un grande corpus di testo, quando vuoi mantenere una lunga conversazione o un insieme di documenti in un'unica richiesta, o quando l'input include uno screenshot, una scansione, un grafico o un'altra immagine che la decisione dovrebbe prendere in considerazione. Scegli Microsoft-Decision-1 quando i tuoi input sono testo semplice e rientrano comodamente entro 32.768 token, e quando preferisci rimanere all'interno della famiglia Microsoft, ad esempio per mantenere coerente la provenienza dei modelli in uno stack che già utilizza servizi Microsoft. Se i tuoi prompt sono brevi e solo testo, il contesto più ampio di d1 non ti offre nulla, e Microsoft-Decision-1 è un default del tutto ragionevole.

Chiamare l'uno o l'altro modello tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii la tua richiesta all'endpoint chat completions e imposti il campo model all'id che desideri. Per usare LiquidAI: d1, imposta il model su liquid/d1. Per usare Microsoft: Microsoft-Decision-1, impostalo su microsoft/microsoft-decision-1. Tutto il resto nel corpo della richiesta rimane invariato, quindi passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga e puoi confrontarli sul tuo traffico senza riscrivere il codice di integrazione.

Ci sono ancora casi in cui Microsoft-Decision-1 è la scelta migliore anche se d1 è più economico sull'input e ha la finestra più ampia. Se la tua pipeline è solo testo, i tuoi payload sono piccoli e vuoi il modello che proviene dalla linea Microsoft, il contesto extra e il supporto immagini di d1 sono semplicemente capacità non utilizzata. In quella situazione i due sono abbastanza vicini sul costo di output che il fattore decisivo è quale provider preferisci come dipendenza, non quale modello sia tecnicamente più grande.

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" a "microsoft/microsoft-decision-1", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

LiquidAI: d1: dettagli e banco di prova →Microsoft: Microsoft-Decision-1: 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": "microsoft/microsoft-decision-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);

LiquidAI: d1 contro Microsoft: Microsoft-Decision-1

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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