Microsoft: Microsoft-Decision-1 対 Nace.AI: Drex v2.0
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Microsoft: Microsoft-Decision-1（$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)）とNace.AI: Drex v2.0（$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)）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
| Microsoft: Microsoft-Decision-1 | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Microsoft | Nace.AI |
| 入力 | $0.15 / 100万トークン (≈ ￥23) | $0.21 / 100万トークン (≈ ￥33) |
| コンテキストウィンドウ | 32,768 | 131,072 |
| 最大出力 | 29,491 | 117,964 |
| 入力 | text | 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 | 2026/10/09 | 2026/10/12 |
主な違い
- Microsoft: Microsoft-Decision-1は入力トークンが30%安くなっています。
- Nace.AI: Drex v2.0は4.0倍長いコンテキスト（131,072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、Microsoft: Microsoft-Decision-1で$0.000147、Nace.AI: Drex v2.0で$0.000210です。
詳しく見る
Microsoft: Microsoft-Decision-1 は Microsoft の決定モデルで、decisions カテゴリに掲載されています。Nace.AI: Drex v2.0 は Nace.AI の決定モデルで、同じカテゴリに掲載されています。どちらもテキストを入力として受け取り、どちらも決定を出力として返すため、パイプライン内の同じスロットを占めます。つまり、状況の説明を送ると、チャットの返信や生成された文章の塊ではなく、決定が返ってきます。Microsoft-Decision-1 はプロバイダーによって 2026-10-09 にリリースされ、Drex v2.0 は 2026-10-12 に続いたため、どちらもまだ長い実績を持っていません。
両者の最も明確な違いはコンテキストです。Drex v2.0 は最大 131072 トークンを受け付け、これは Microsoft-Decision-1 が受け付ける 32768 トークンの 4 倍です。決定が長い文書、大量のレコード、または以前の手順の長い履歴に依存する場合、Drex v2.0 はそれをすべて 1 回の呼び出しで保持できますが、Microsoft-Decision-1 では入力を切り詰めるか分割する必要があります。モダリティについては両者は同一です。テキストを入力し、決定を出力し、それ以外はありません。比較データには、どちらか一方だけに属するツール呼び出し、構造化出力モード、独立した推論モードは記載されていないため、どちらかのモデルが他方にない機能を公開することは期待しないでください。価格では、Microsoft-Decision-1 の方が入力において安価です。データは出力価格の違いを確立していないため、出力コストはほぼ同等として扱い、あなたのトラフィックに適用される数値については最新の価格表を確認してください。
日々の作業では、選択は通常、決定に必要なテキストの量に帰着します。サポートチケットの分類、ルーティング先の選択、短いプロンプトからの少数の選択肢の中からの選択など、短く自己完結した決定は 32768 トークンに余裕をもって収まり、入力においても安価な選択肢である Microsoft-Decision-1 に自然に適合します。長い契約、完全なログ、大規模な候補セット、またはしばらく続いている会話に対して決定を下す必要がある場合は Drex v2.0 を選んでください。より大きなウィンドウにより、前処理なしで全体を渡せるからです。入力が短いが非常に多い場合、Microsoft-Decision-1 の入力価格の利点がより重要になります。入力が長いが少ない場合、Drex v2.0 の追加コンテキストは価格差よりも価値があります。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。ゲートウェイが 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、キーを送信し、model フィールドを設定します。両者の唯一の変更はその文字列です。Microsoft モデルには "microsoft/microsoft-decision-1" を、Nace.AI モデルには "nace-ai/drex-v2.0" を使用します。リクエスト本文、テキスト入力、レスポンス処理はそのままなので、1 つのコードパスを維持し、設定値でモデルを切り替えることができます。これにより、短い入力を一方に、長い入力を他方にルーティングしたり、コミットする前に同じ入力で両者の決定を比較したりするのが容易になります。
より高価な入力側がそれでもより良い選択となるケースが 1 つあります。決定が本当に文書全体を視野に入れる必要がある場合です。入力の切り詰めが決定の依存する証拠を落とす場合、Microsoft-Decision-1 の方が入力において安価であっても、Drex v2.0 が正しい選択です。不完全なテキストに基づく安価な決定は節約にならないからです。逆に、入力が短く量が多い場合、Microsoft-Decision-1 は依然として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"microsoft/microsoft-decision-1"から"nace-ai/drex-v2.0"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": "nace-ai/drex-v2.0",
"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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