Free Models Router è un modello di testo di OpenRouter, elencato con l'id modello openrouter/free. ScaleDown: Extract è un modello di testo di ScaleDown, elencato con l'id modello scaledown/extract. Entrambi accettano input di testo e immagini ed entrambi restituiscono output di testo, quindi a livello di forma di base svolgono lo stesso compito: si invia contenuto e si riceve testo indietro. Le differenze emergono in quanto si può inviare e quanto controllo si ha sulla risposta.
La separazione più netta è il contesto. ScaleDown: Extract ha una finestra di contesto di 1.000.000 di token contro i 200.000 di Free Models Router, quindi ScaleDown è quello da scegliere quando il materiale è lungo. ScaleDown accetta anche input di file insieme a testo e immagini, mentre Free Models Router accetta solo testo e immagini. Nella direzione opposta, Free Models Router espone un ampio insieme di parametri: temperature, top_p, top_k, min_p, penalità di frequenza e presenza, penalità di ripetizione, seed, stop, logprobs e top_logprobs, response_format, structured_outputs, tool_choice e tools, più controlli di ragionamento come reasoning, reasoning_effort e include_reasoning. ScaleDown: Extract supporta solo max_tokens. Quindi Free Models Router è il modello con tool calling, output strutturato e controlli di ragionamento, e ScaleDown è il modello con la finestra più grande e l'input di file.
Per il lavoro pratico, scegli ScaleDown: Extract quando il compito è estrazione o riepilogo su input molto grandi, specialmente quando questi input arrivano come file, e quando ti serve solo una risposta in testo semplice. Scegli Free Models Router quando il compito richiede function calling, uno schema JSON su cui puoi contare, o uno sforzo di ragionamento esplicito, e quando l'input rientra comodamente nei 200.000 token. Se la tua pipeline dipende da controlli di campionamento come seed o temperature, o da probabilità logaritmiche per il punteggio, Free Models Router è l'unico dei due che li offre.
Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 è la stessa chiamata. Entrambi sono serviti dietro l'endpoint compatibile con OpenAI, quindi mantieni il tuo client esistente, il tuo array di messaggi e la tua autenticazione, e cambi solo l'id modello nel corpo della richiesta, tra openrouter/free e scaledown/extract. Nient'altro nella forma della richiesta deve cambiare, anche se dovresti eliminare i parametri che il modello di destinazione non elenca, dato che ScaleDown: Extract accetta solo max_tokens.
C'è un caso in cui il modello più piccolo vince comunque. Se il tuo compito è un prompt breve che richiede strumenti, output strutturato o sforzo di ragionamento, il contesto extra di ScaleDown: Extract non ti dà nulla, e Free Models Router è la scelta migliore. I campi di prezzo qualitativi per input e output non sono significativamente diversi tra i due, quindi il costo non è il fattore decisivo qui; dimensione del contesto, input di file e supporto dei parametri lo sono.