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d1 vs Span-01：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

LiquidAI: d1 対 Respan: Span-01

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、LiquidAI: d1（$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)）とRespan: Span-01（$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	Respan: Span-01
プロバイダー	LiquidAI	Respan
入力	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)
キャッシュ読み取り	$0.07 / 100万トークン (≈ ￥11)	-
コンテキストウィンドウ	65,536	-
最大出力	58,982	-
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	2026/09/26

主な違い

入力料金はどちらもほぼ同じです。
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で$0.000070、Respan: Span-01で$0.000070です。

詳しく見る

LiquidAI: d1 は LiquidAI の decisions モデルで、2026年10月1日にリリースされました。Respan: Span-01 は Respan の decisions モデルで、2026年9月26日にリリースされました。どちらも同じカテゴリに属します。つまり、自由形式の文章ではなく決定を出力として返すように作られており、どちらも同じゲートウェイを通じてアクセスします。この2つのプロバイダーは別会社であるため、モデル id はモデル名だけでなくベンダープレフィックスの部分でも異なります。

両者の最も明確な違いは入力処理にあります。LiquidAI: d1 はテキストと画像の入力を受け付けるため、プロンプトと一緒にスクリーンショット、図、スキャンしたページを見ることができます。Respan: Span-01 はテキストのみを受け付けます。コンテキストウィンドウについては、公開されている事実がここで尽きます。LiquidAI: d1 は 65,536 トークンと記載していますが、Respan: Span-01 はコンテキスト長を公開していないため、その上限は不明として扱い、長い文書のワークフローに取り組む前に自分のペイロードでテストすべきです。どちらのモデルもサポートされているパラメータを公開しておらず、ツール使用、構造化出力、推論を際立った特徴として宣伝していないため、これらの軸では両者を分けるものはありません。どちらも決定のみを出力します。つまり、どちらも汎用チャットモデルや生成モデルではありません。

実用的な選択としては、まず入力タイプから始めてください。フォームの分類、チャートの確認、スクリーンショットのルーティングなど、画像を読むタスクであれば、LiquidAI: d1 はこの2つの中でその入力を受け取れる唯一のモデルです。サポートチケットのトリアージ、メッセージのラベリング、コンテンツの段落に対する yes か no の判断など、純粋にテキストのタスクであれば、どちらのモデルも候補となり、判断は価格と、どれだけのテキストを入力する必要があるかにかかってきます。Respan: Span-01 はコンテキスト長を明記していないため、入力を控えめに保つか、長いものを送る前に自分で挙動を確認してください。価格については、入力に関して両者はほぼ同じであるため、その面でコストが決め手になる可能性は低いです。出力の価格設定は入手可能な情報では区別されていないため、現在の数値についてはこのページのライブテーブルを確認してください。

どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、api14 キーを使ってリクエストを chat completions エンドポイントに送り、model フィールドを設定します。両者の唯一の変更点はその文字列です。LiquidAI: d1 には "liquid/d1" を、Respan: Span-01 には "respan/span-01" を使います。メッセージ構造、ヘッダー、レスポンスの解析は同一のままなので、1行の編集でモデルを切り替えたり、同じ入力で両方を並行して実行し、どちらかに決める前にそれぞれの決定を比較したりできます。

LiquidAI: d1 の方がより多くの入力タイプをカバーしているにもかかわらず、Respan: Span-01 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。ワークロードがテキストのみで、より狭い単一モダリティのモデルを求めるなら、Span-01 は素直な選択であり、リリースがわずかに早いため、利用可能な期間が少し長くなっています。また、画像入力が不要で、リクエストの表面をできるだけシンプルに保ちたい場合の妥当なデフォルトでもあります。どちらのモデルもツールや構造化出力のフラグをサポートしていないため、パイプラインがそれらに依存している場合は、どの id を呼び出しても解析は自分の側で処理する計画を立ててください。

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"から"respan/span-01"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の詳細とプレイグラウンド →Respan: Span-01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": "respan/span-01",
  "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 対 Respan: Span-01

仕様

主な違い

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