Cloudflare: Clef 対 Jared Palmer: Kev 4B
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Cloudflare: Clef（$0.67 / 100万トークン (≈ ￥106)）とJared Palmer: Kev 4B（$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Cloudflare: Clef | Jared Palmer: Kev 4B | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Cloudflare | Jared Palmer |
| 入力 | $0.67 / 100万トークン (≈ ￥106) | $0.15 / 100万トークン (≈ ￥23) |
| コンテキストウィンドウ | 65,537 | 8,192 |
| 最大出力 | 58,983 | 7,372 |
| 入力 | text, image | text |
| 出力 | decisions | decisions |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/01 | 2026/09/25 |
主な違い
- Jared Palmer: Kev 4Bは入力トークンが78%安くなっています。
- Cloudflare: Clefは8.0倍長いコンテキスト（65,537トークン）を読み取れます。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Cloudflare: Clefで$0.000672、Jared Palmer: Kev 4Bで$0.000147です。
詳しく見る
Cloudflare: Clef は Cloudflare のモデルで、decisions カテゴリに掲載されています。Jared Palmer: Kev 4B は Jared Palmer のモデルで、同じく decisions カテゴリにあります。どちらも汎用チャットモデルではなく決定モデルなので、自由形式の文章ではなく決定を出力として返すことを想定してください。この2つは近い時期に公開されており、Kev 4B は 2026-09-25、Clef は 2026-10-01 です。
両者の最も明確な違いはコンテキストサイズです。Clef は最大 65,537 トークンを受け付け、Kev 4B は最大 8,192 トークンを受け付けます。これは Clef の方が約8倍の余地があるということで、判断を下したい材料が長い場合に重要になります。入力モダリティも異なります。Clef はテキストと画像を入力として受け取るため、書面による指示と一緒にスクリーンショットやスキャンしたページを含めることができます。Kev 4B はテキストのみを受け取ります。出力については両者とも決定を生成するため一致しています。どちらのモデルも対応パラメータを記載していないため、どちら側にも調整できる余地はなく、定性的比較ではツール使用、構造化出力、推論サポートに意味のある違いは示されていません。
実用的な選択としては、実際に持っている入力から始めてください。チャート、フォーム、ページレイアウトなど、判断が画像に依存する場合、この2つのうち画像を受け取れるのは Clef だけです。入力するテキストが長い場合、文書全体、長いスレッド、大規模なレコード群などでは、Clef のより大きなコンテキストウィンドウなら1回のリクエストで渡せますが、Kev 4B では切り詰めるか分割する必要があります。比較によると Kev 4B は入力においてより安価な選択肢なので、短いテキストのみの判断ではより経済的な選択です。比較では出力コストの違いは示されていないため、それだけを根拠に一方が実行により安いと想定しないでください。プロンプトが小さく純粋にテキストのみであれば、Kev 4B は妥当な既定の選択です。長さや画像が問題の一部である場合は Clef を選んでください。
どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API は OpenAI 互換なので、既存のクライアントをゲートウェイに向け、通常のチャット形式でリクエストを送り、モデル id を設定します。Clef を使うには、モデル id を "cloudflare/clef" に設定します。Kev 4B を使うには、"jaredpalmer/kev-4b" に設定します。リクエスト構造の他の部分を変更する必要はないため、同じ入力で一方を試し、次にもう一方を試して、返ってくる決定を比較するのは簡単です。どちらのモデルもパラメータをサポートしていないため、リクエストはシンプルに保ち、サンプリング制御に依存しないようにしてください。
より安価で小さいモデルの方が依然として適している場合もあります。判断タスクが狭く、入力が短いテキストである場合、Kev 4B はより低い入力コストでそれをカバーし、Clef の追加のコンテキスト余地は何の役にも立ちません。同様に、短い入力に対して多くの判断を実行し、長い材料や視覚的材料の処理よりもコストが重要な場合、Kev 4B が賢明な選択です。入力が 8,192 トークンを超えるか画像を含むようになると、Clef がより良い選択になります。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"cloudflare/clef"から"jaredpalmer/kev-4b"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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": "jaredpalmer/kev-4b",
"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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