LiquidAI: d1 contro Nace.AI: Drex v2.0
Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1 (0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)) 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 | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| Fornitore | LiquidAI | Nace.AI |
| Ingresso | 0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €) | 0,21 USD / 1M token (≈ 0,19 €) |
| Lettura cache | 0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €) | - |
| Finestra di contesto | 65.536 | 131.072 |
| Output massimo | 58.982 | 117.964 |
| Ingresso | text, image | text |
| Uscita | decisions | decisions |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 1 ott 2026 | 12 ott 2026 |
Differenze principali
- LiquidAI: d1 costa il 67% in meno sui token di input.
- Nace.AI: Drex v2.0 legge 2.0× più contesto (131.072 token).
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000070 USD con LiquidAI: d1 e 0,000210 USD con Nace.AI: Drex v2.0.
Nel dettaglio
LiquidAI: d1 è un modello decisionale di LiquidAI, rilasciato il 1 ottobre 2026. Nace.AI: Drex v2.0 è un modello decisionale di Nace.AI, rilasciato il 12 ottobre 2026. Entrambi appartengono alla stessa categoria, il che significa che sono progettati per restituire una decisione come output anziché prosa libera, ed entrambi sono serviti tramite api14 l'uno accanto all'altro. I due fornitori sono aziende separate, quindi la scelta tra loro è tanto una scelta tra due vendor quanto tra due id di modello.
La differenza più evidente è la finestra di contesto. Drex v2.0 accetta fino a 131072 token, il doppio dei 65536 token che d1 accetta, quindi può contenere all'incirca il doppio dell'input in una singola chiamata. L'altra differenza è la modalità di input. d1 accetta sia testo che immagini, mentre Drex v2.0 accetta solo testo. Sull'output i due sono identici: entrambi restituiscono decisioni, e nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non puoi regolare il comportamento di campionamento o manopole simili tramite il corpo della richiesta su nessuno dei due. Il confronto qualitativo contrassegna d1 come il lato input più economico, mentre il prezzo dell'output non è significativamente diverso tra i due, quindi è sul lato input che d1 ha un vantaggio di costo.
Per la selezione pratica, inizia da ciò che stai fornendo al modello. Se il tuo input include immagini, come screenshot, moduli scansionati o diagrammi che il modello deve leggere prima di decidere, d1 è l'unico dei due che può accettare quel tipo di input, quindi è la scelta predefinita. Se il tuo input è testo lungo, come un grande documento di policy, una trascrizione prolissa o un grande lotto di record che deve essere considerato insieme, Drex v2.0 è più adatto perché la sua finestra di contesto è due volte più grande e d1 ti costringerebbe a troncare o dividere il lavoro. Se il tuo input è testo breve o moderato senza immagini, entrambi possono gestirlo, e il lato input più economico di d1 lo rende la prima scelta ragionevole, con Drex v2.0 come ripiego quando il prompt supera ciò che d1 può contenere.
Chiamare l'uno o l'altro modello funziona allo stesso modo perché api14 espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente all'URL di base di api14, mantieni la tua solita forma di richiesta e imposti il campo model all'id che desideri. Usa "liquid/d1" per il modello LiquidAI e "nace-ai/drex-v2.0" per il modello Nace.AI. Tutto il resto nella richiesta rimane com'è, quindi passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello, il che rende economico testare entrambi sui tuoi input prima di impegnarti. Poiché nessuno dei due modelli elenca parametri supportati, mantieni il corpo della richiesta ai campi che entrambi accettano ed evita di inviare opzioni di regolazione che non si applicheranno.
C'è un caso in cui Drex v2.0 vince anche su lavoro solo testuale: quando il compito necessita davvero della finestra più grande e dividere l'input perderebbe contesto rilevante per la decisione. Una singola chiamata su un documento lungo può essere più affidabile di diverse chiamate su blocchi le cui decisioni devono poi essere riconciliate, ed è esattamente qui che il contesto raddoppiato guadagna il suo posto. Al contrario, se le immagini fanno parte dell'input, d1 rimane l'unica opzione indipendentemente dalla lunghezza.
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 "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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