LiquidAI: d1-ultra 対 OpenAI: GPT-6 Luna Decisions
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、LiquidAI: d1-ultra（$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)）とOpenAI: GPT-6 Luna Decisions（$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)）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
| LiquidAI: d1-ultra | OpenAI: GPT-6 Luna Decisions | |
|---|---|---|
| プロバイダー | LiquidAI | OpenAI |
| 入力 | $0.15 / 100万トークン (≈ ￥23) | $0.35 / 100万トークン (≈ ￥55) |
| キャッシュ読み取り | $0.15 / 100万トークン (≈ ￥23) | - |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 32,768 | 1,050,000 |
| 最大出力 | 29,491 | 945,000 |
| 入力 | text, image | text, image |
| 出力 | decisions | decisions |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/15 | 2026/10/06 |
主な違い
- LiquidAI: d1-ultraは入力トークンが58%安くなっています。
- OpenAI: GPT-6 Luna Decisionsは32.0倍長いコンテキスト（1,050,000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、LiquidAI: d1-ultraで$0.000147、OpenAI: GPT-6 Luna Decisionsで$0.000350です。
詳しく見る
LiquidAI: d1-ultra は LiquidAI の decisions モデルで、2026-10-15 にリリースされました。OpenAI: GPT-6 Luna Decisions は OpenAI の decisions モデルで、2026-10-06 にリリースされました。どちらも同じカテゴリに属しているため、同じ種類の仕事を対象としています。つまり、入力を受け取り、自由形式の文章の塊ではなく決定を返すという仕事です。どちらかをパイプラインに組み込む場合、同じ出力形状を提供する 2 つのベンダーから選ぶことになるため、コンテキストと価格の違いが実用的な決定要因になります。
両モデルは入力と出力のモダリティで一致しています。どちらもテキストと画像の入力を受け付け、どちらも出力として決定を返すため、一方だけが提供する追加の入力タイプはありません。明確な違いはコンテキスト長です。GPT-6 Luna Decisions のコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、d1-ultra は 32,768 トークンです。これは大きな差であり、両者の単一の最大の機能差です。価格では、d1-ultra が入力に関してより安価な選択肢です。定性データではどちらのモデも出力に関して安価であるとは示されていないため、出力コストはほぼ同じか不明として扱い、優位性を仮定しないでください。どちらのモデルも、ツール、構造化出力、推論を独自にサポートするとしてフラグが立てられていないため、それらの機能を単独で利用できると仮定して一方を選ばないでください。
ほとんどのタスクでは、コンテキストウィンドウが決め手になります。決定の入力が長い文書、テキストを伴う大規模な画像セット、長い会話履歴、またはおよそ 32,000 トークンを超えるようなものである場合、GPT-6 Luna Decisions がそれを 1 回の呼び出しで保持できるモデルです。入力が短く、入力コストを最適化したい場合、d1-ultra はより安価な入力の選択肢であり、その 32,768 トークンのウィンドウはコンパクトな入力に対する分類スタイルの決定にはおそらく十分以上です。合理的なデフォルトは、小規模で大量の決定呼び出しには d1-ultra から始め、入力が d1-ultra が受け入れられる範囲を超えて大きくなったら GPT-6 Luna Decisions に切り替えることです。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換インターフェースを使用します。クライアントを api14 に向け、同じ方法で認証し、同じリクエストボディを送信します。両者の間で変わるのはモデル id 文字列だけです。LiquidAI のモデルにルーティングするには "liquid/d1-ultra" を、OpenAI のモデルにルーティングするには "openai/gpt-6-luna-decisions" を使用します。リクエストとレスポンスの形状が同一であるため、1 つのコードパスを維持して id を入れ替えるか、入力サイズや予算に基づいて実行時に選択できます。統合を書き直す必要はありません。
コンテキストが制約ではない場合でも、安価なモデルの方が依然として良い選択となるケースが 1 つあります。入力が一貫して短く、入力コストを最も重視する場合、d1-ultra は定性価格フィールドで優位であり、GPT-6 Luna Decisions にあって d1-ultra に欠ける能力は記載されていません。GPT-6 Luna Decisions のより大きなコンテキストは、実際に必要とするときにのみ対価を払う価値があります。32,768 トークンの上限に近づくことがないなら、追加の余裕は何ももたらさず、より安価な入力モデルが賢明なデフォルトです。
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"liquid/d1-ultra"から"openai/gpt-6-luna-decisions"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": "openai/gpt-6-luna-decisions",
"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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