Microsoft: Microsoft-Decision-1 対 ScaleDown: Classify-1

Microsoft: Microsoft-Decision-1 は Microsoft の意思決定モデルで、2026-10-09 にリリースされました。ScaleDown: Classify-1 は ScaleDown の意思決定モデルで、2026-10-13 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、同じ広範な用途を目指しています。つまり、入力を受け取り、文章の段落ではなく意思決定を返すことです。どちらのプロバイダーも API 経由でモデルを提供するのは新参者ではないため、両者の選択はブランドではなく、特定の入力とコンテキストサイズへの適合性で決まります。

最も明確な違いはコンテキストウィンドウです。Microsoft-Decision-1 は 32768 トークンを受け入れ、ScaleDown: Classify-1 は 1000000 トークンを受け入れるため、ScaleDown の方がはるかに大きなコンテキストを提供します。入力モダリティも異なります。Microsoft-Decision-1 はテキストのみを受け入れます。ScaleDown: Classify-1 はテキスト、画像、ファイルを受け入れるため、スキャンしたフォーム、スクリーンショット、アップロードされたドキュメントに意思決定が依存する場合、ScaleDown はそれを直接消費できますが、Microsoft ではすべてをまずテキストに変換する必要があります。どちらも出力モダリティとして意思決定を返すため、出力側に違いはなく、どちらのモデルもサポートされるパラメータを記載していません。つまり、temperature や top_p のような追加のつまみがリクエストボディで尊重されると期待すべきではありません。

プロンプトが 32768 トークンに余裕で収まる、単純なテキストのみの意思決定タスクでは、Microsoft-Decision-1 は妥当なデフォルトです。これは Microsoft のモデルであり、あなたのスタックがすでにその方向に傾いている場合には重要かもしれませんし、短い分類スタイルの入力では小さいコンテキストは制限になりません。意思決定が長いドキュメント、大量のテキスト、または画像や添付ファイルのような非テキスト入力を 1 回の呼び出しで考慮しなければならない場合は、ScaleDown: Classify-1 を選んでください。2 つのうちこれらのモダリティを見られるのはこれだけで、はるかに多くのトークンを受け入れます。入力がテキストで小さい場合、入力側の価格はほぼ同じなので、そこではコストは決め手になりません。

どちらのモデルも api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。既存のクライアントを api14 のベース URL と api14 キーに向け、model フィールドを使いたい id に設定します。Microsoft の場合、id は microsoft/microsoft-decision-1 で、ScaleDown の場合は scaledown/classify-1 です。リクエストのその他の部分は同じままなので、切り替えは model id の 1 行変更であり、自分の入力に対して 2 つを A/B 比較しやすくなります。どちらのモデルもサポートされるパラメータを記載していないため、リクエストボディは最小限に保ち、拒否または無視される可能性があるサンプリング設定を渡すのは避けてください。

ここには、一方のモデルがすべてのケースで厳密に優れていると言える事実はありません。ScaleDown: Classify-1 はコンテキスト長と入力モダリティで勝っており、入力でより高価というわけでもありませんが、Microsoft-Decision-1 は短いテキストのみの意思決定、特に Microsoft が提供するモデルを好む場合には依然として良い選択です。入力に制限が合うモデルから始め、不明な場合は同じリクエストを両方の id に対して実行し、自分のデータで意思決定を比較してください。