LiquidAI: LFM2.5-2.6B contro Qwen2.5 72B Instruct
Un confronto fianco a fianco tra LiquidAI: LFM2.5-2.6B (1,22 USD / 1M token) e Qwen2.5 72B Instruct (1,26 USD / 1M token) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| LiquidAI: LFM2.5-2.6B | Qwen2.5 72B Instruct | |
|---|---|---|
| Fornitore | LiquidAI | Qwen |
| Ingresso | 1,22 USD / 1M token | 1,26 USD / 1M token |
| Uscita | 1,75 USD / 1M token | 1,40 USD / 1M token |
| Lettura cache | 0,14 USD / 1M token | - |
| Finestra di contesto | 128.000 | 32.768 |
| Output massimo | 8192 | 16.384 |
| Ingresso | text | text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 11 ago 2026 | 19 set 2024 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- Qwen2.5 72B Instruct costa il 20% in meno sui token di output.
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B legge 3.9× più contesto (128.000 token).
- Solo LiquidAI: LFM2.5-2.6B supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,00210 USD con LiquidAI: LFM2.5-2.6B e 0,00196 USD con Qwen2.5 72B Instruct.
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/lfm-2.5-2.6b" a "qwen/qwen-2.5-72b-instruct", 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.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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