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

LiquidAI: d1 contro Perplexity: Decider V1.2

Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: d1 (0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)) 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	Perplexity: Decider V1.2
Fornitore	LiquidAI	Perplexity
Ingresso	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)
Lettura cache	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)	-
Finestra di contesto	65.536	262.144
Output massimo	58.982	235.929
Ingresso	text, image	text, image
Uscita	decisions	decisions
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	1 ott 2026	16 ott 2026

Differenze principali

Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
Perplexity: Decider V1.2 legge 4.0× più contesto (262.144 token).
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000070 USD con LiquidAI: d1 e 0,000070 USD con Perplexity: Decider V1.2.

Nel dettaglio

LiquidAI: d1 è un modello di decisioni di LiquidAI, e Perplexity: Decider V1.2 è un modello di decisioni di Perplexity. Entrambi appartengono alla stessa categoria, quindi nessuno dei due è un modello di chat generico che useresti per scrivere una email o una funzione. Li chiami quando vuoi che venga restituita una decisione invece di testo discorsivo. LiquidAI ha rilasciato d1 il 2026-10-01, e Perplexity ha rilasciato Decider V1.2 il 2026-10-16, quindi i due sono vicini nel tempo e puntano allo stesso compito.

La differenza più chiara è il contesto. Decider V1.2 accetta fino a 262144 token, mentre d1 accetta 65536, quindi il modello di Perplexity prende circa quattro volte tanto input in una sola chiamata. Entrambi accettano testo e immagini come input, ed entrambi restituiscono decisioni come output, quindi la storia delle modalità è la stessa su entrambi i lati. Nessuno dei due modelli elenca parametri supportati, il che significa che non dovresti aspettarti di regolare il campionamento o manopole simili tramite il corpo della richiesta. Il confronto qualitativo segna il prezzo di input come un pareggio, quindi il costo per token di input è più o meno lo stesso per entrambi, e non c'è alcuna differenza significativa registrata sul prezzo di output o su tool, output strutturato o esclusività di ragionamento.

Per la selezione del compito, il fattore decisivo è quanto materiale il modello deve soppesare. Se la tua decisione dipende da un documento lungo, una trascrizione grande, un grande insieme di passaggi recuperati o diverse immagini contemporaneamente, Decider V1.2 è la scelta più sicura perché la sua finestra di contesto è molto più ampia e hai meno probabilità di troncare prove che contano. Se i tuoi input sono brevi e ben delimitati, d1 è una scelta ragionevole e il prezzo di input è più o meno lo stesso, quindi stai principalmente scambiando margine di contesto senza ottenere nulla in particolare. Dove le prove rientrano comodamente in 65536 token, entrambi i modelli possono servire, e puoi scegliere in base a quali decisioni del provider hai trovato più utili nelle tue valutazioni.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii la tua richiesta all'endpoint chat completions, e imposti il campo model. Per usare il modello di LiquidAI, imposta l'id del modello su "liquid/d1". Per usare il modello di Perplexity, impostalo su "perplexity/pplx-decider-v1.2". Tutto il resto nella richiesta, inclusi i tuoi messaggi e eventuali immagini, resta com'è. Passare da uno all'altro è un cambio di una riga, quindi puoi eseguire lo stesso prompt su entrambi e confrontare le decisioni che ricevi.

C'è un caso per restare con d1 anche quando il contesto non è il vincolo. Se i tuoi input sono costantemente brevi, se hai già ottimizzato la tua pipeline attorno al formato di decisione di LiquidAI, o se semplicemente preferisci i suoi output sui tuoi dati, la finestra più ampia di Decider V1.2 non ti dà nulla e il costo di input è più o meno lo stesso. In quella situazione il margine extra è capacità inutilizzata, e non c'è alcuna differenza di capacità elencata che ti obbligherebbe al passaggio.

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 "perplexity/pplx-decider-v1.2", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

LiquidAI: d1: 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 contro Perplexity: Decider V1.2

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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