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Span-02 vs Jev 1.14: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

Respan: Span-02 contro TypeSafe: Jev 1.14

Un confronto fianco a fianco tra Respan: Span-02 (0,04 USD / 1M token (≈ 0,03 €)) e TypeSafe: Jev 1.14 (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

	Respan: Span-02	TypeSafe: Jev 1.14
Fornitore	Respan	TypeSafe
Ingresso	0,04 USD / 1M token (≈ 0,03 €)	0,15 USD / 1M token (≈ 0,13 €)
Finestra di contesto	131.072	262.144
Output massimo	117.964	235.929
Ingresso	text, image	text, image
Uscita	decisions	decisions
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	16 ott 2026	14 ott 2026

Differenze principali

Respan: Span-02 costa il 76% in meno sui token di input.
TypeSafe: Jev 1.14 legge 2.0× più contesto (262.144 token).
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000035 USD con Respan: Span-02 e 0,000147 USD con TypeSafe: Jev 1.14.

Nel dettaglio

Respan: Span-02 è un modello di Respan, e TypeSafe: Jev 1.14 è un modello di TypeSafe. Entrambi rientrano nella categoria decisions, il che significa che il loro output non è prosa libera ma una decisione, ed entrambi sono stati rilasciati a pochi giorni di distanza l'uno dall'altro nell'ottobre 2026, con Jev 1.14 arrivato per primo e Span-02 due giorni dopo. Se stai scegliendo tra loro, stai scegliendo tra due provider che puntano allo stesso tipo di carico di lavoro, non tra due strumenti fondamentalmente diversi.

La differenza più concreta è il contesto. Jev 1.14 accetta fino a 262144 token, il doppio dei 131072 token accettati da Span-02, quindi se il tuo prompt include documenti lunghi, grandi alberi di codice o una cronologia di conversazione estesa, Jev 1.14 ti offre molto più spazio prima di dover tagliare qualcosa. Sulle modalità di input sono equivalenti: entrambi accettano testo e immagini, ed entrambi restituiscono decisioni come unico tipo di output. Nessuno dei due modelli elenca parametri supportati, quindi non aspettarti di poter regolare il comportamento di campionamento o simili tramite l'API per nessuno dei due. Il confronto qualitativo non mostra alcun modello che sia l'unico a offrire tools, output strutturato o reasoning, quindi non c'è alcuna capacità che uno abbia e l'altro no. Sul prezzo, Span-02 è il più economico dei due per l'input, mentre il prezzo dell'output non è significativamente diverso tra loro.

Per la selezione pratica, parti dal requisito di contesto. Se il tuo compito rientra comodamente entro 131072 token e il costo dell'input ti interessa, Span-02 è la scelta predefinita sensata, dato che è l'opzione di input più economica e gestisce gli stessi input di testo e immagini. Se lavori abitualmente vicino o oltre quel limite, o preferisci non dedicare tempo di ingegneria al chunking e alla summarizzazione degli input, Jev 1.14 è la scelta migliore perché la sua finestra più ampia elimina quel vincolo. Poiché entrambi emettono decisioni e nessuno dei due espone parametri aggiuntivi, la logica decisionale della tua applicazione non deve cambiare forma tra i due; cambia solo il volume di contesto che puoi passare, insieme al prezzo dell'input.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client OpenAI esistente su api14, mantieni la tua solita struttura di richiesta e imposti il campo model su respan/span-02 o typesafe/jev-1.14. Passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga a quel model id, senza altre modifiche al formato della richiesta, all'array dei messaggi o alla gestione della risposta. Questo rende economico testare entrambi sul tuo traffico reale invece di impegnarti sulla carta.

C'è un caso in cui il modello più economico resta la scelta giusta anche se l'altro è più grande. Se i tuoi input sono brevi, per esempio singole immagini con una breve istruzione, o brevi frammenti di testo in cui ti serve una decisione, il contesto extra di Jev 1.14 non ti dà nulla, e il prezzo di input più basso di Span-02 lo rende la scelta più economica per quel carico di lavoro.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "respan/span-02" a "typesafe/jev-1.14", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Respan: Span-02: dettagli e banco di prova →TypeSafe: Jev 1.14: 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": "typesafe/jev-1.14",
  "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);

Respan: Span-02 contro TypeSafe: Jev 1.14

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

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