Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

初めてですか？使い方をご紹介しますプレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。

d1-ultra vs Decider V1.2：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

LiquidAI: d1-ultra 対 Perplexity: Decider V1.2

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Perplexity: Decider V1.2（$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)）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	Perplexity: Decider V1.2
プロバイダー	LiquidAI	Perplexity
入力	$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)
キャッシュ読み取り	$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)	-
コンテキストウィンドウ	32,768	262,144
最大出力	29,491	235,929
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	2026/10/16

主な違い

Perplexity: Decider V1.2は入力トークンが52%安くなっています。
Perplexity: Decider V1.2は8.0倍長いコンテキスト（262,144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、Perplexity: Decider V1.2で$0.000070です。

詳しく見る

LiquidAI: d1-ultra は LiquidAI の decisions モデルで、2026年10月15日にリリースされました。Perplexity: Decider V1.2 は Perplexity の decisions モデルで、その翌日の2026年10月16日にリリースされました。どちらも同じカテゴリに属するため、同じ広い役割を目指しています。つまり、入力を受け取り、自由形式の文章ではなく決定を返すことです。どちらも汎用チャットモデルではなく、どちらもコーディングやライティングのアシスタントとして位置づけられているわけではありません。アプリケーションが決定を出力するモデルを必要としているなら、どちらも候補リストに入れるべきです。

両者が最も明確に異なるのは、コンテキストウィンドウと価格です。Decider V1.2 は最大262144トークンのコンテキストを受け付けますが、d1-ultra は32768トークンです。これはおよそ8倍の差であり、決定を求める前に長い文書、大きな検索チャンク、または拡張された会話履歴をモデルに投入する場合に重要になります。入力価格では、Decider V1.2 のほうが安価です。出力価格は両者で意味のある差はないため、コスト差が現れるのは入力側です。どちらも入力としてテキストと画像を受け付け、どちらも出力として決定を返します。どちらもサポートされるパラメータを記載していないため、temperature や top_p といった調整ノブが効果を持つことは期待すべきではありません。どちらもツール、構造化出力、推論を提供する唯一のモデルとして際立っているわけではないため、これらの軸では両者を分けるものはありません。

実用的な選択では、まずコンテキスト要件から始めてください。プロンプトと検索された素材が32768トークン内に余裕をもって収まるなら、d1-ultra は妥当な選択であり、LiquidAI のモデルを使い続けられます。それを日常的に超える場合、またはコンテキストを切り詰めずに済む余裕が欲しい場合は、Decider V1.2 を呼び出すべきであり、その安い入力価格が長いプロンプトに対してそれを後押しします。入力がコンパクトな、画像を含む短い決定タスクでは、どちらのモデルでも対応でき、決め手はすでに信頼している、または統合しているプロバイダーになります。入力が長く、呼び出し量が多い場合、より大きなウィンドウとより低い入力価格の組み合わせは Decider V1.2 を指し示します。

どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。なぜなら、ゲートウェイは OpenAI 互換 API を公開しているからです。既存の OpenAI クライアントを api14 のベース URL に向け、リクエストを chat completions エンドポイントに送り、model フィールドを使いたい id に設定します。LiquidAI のモデルを使うには、model id を "liquid/d1-ultra" に設定します。Perplexity のモデルを使うには、"perplexity/pplx-decider-v1.2" に設定します。どちらもテキストと画像を入力として受け取り、どちらも決定を返すため、両者を切り替えるためにリクエストボディの他の部分を変更する必要はありません。つまり、1つのコードパスを維持して id を差し替えることも、入力の大きさに基づいてリクエストごとにルーティングすることもできます。

Decider V1.2 のほうが大きなウィンドウと安い入力を持っていても、d1-ultra がより良い選択であり続けるケースがあります。入力が短く、特に LiquidAI を使い続けたい場合、またはスタックの他の場所ですでにそのプロバイダーに標準化している場合、ここに記載されている能力の中で Decider V1.2 を強制するものはありません。両モデルは出力価格、モダリティ、そしてツール、構造化出力、推論の区別がない点で並んでいるため、コンパクトな決定タスクでは、選択は技術的な差というよりも主にプロバイダー選好の問題です。

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"perplexity/pplx-decider-v1.2"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。

LiquidAI: d1-ultraの詳細とプレイグラウンド →Perplexity: Decider V1.2の詳細とプレイグラウンド →

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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
  "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);

LiquidAI: d1-ultra 対 Perplexity: Decider V1.2

仕様

主な違い

詳しく見る

文字列1つで切り替え

その他の比較