Nace.AI: Drex v2.0 対 ScaleDown: Classify-1
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Nace.AI: Drex v2.0（$0.21 / 100万トークン (≈ ￥33)）とScaleDown: Classify-1（$0.14 / 100万トークン (≈ ￥22)）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
| Nace.AI: Drex v2.0 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Nace.AI | ScaleDown |
| 入力 | $0.21 / 100万トークン (≈ ￥33) | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) |
| コンテキストウィンドウ | 131,072 | 1,000,000 |
| 最大出力 | 117,964 | 900,000 |
| 入力 | text | text, image, file |
| 出力 | decisions | decisions |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/12 | 2026/10/13 |
主な違い
- ScaleDown: Classify-1は入力トークンが33%安くなっています。
- ScaleDown: Classify-1は7.6倍長いコンテキスト（1,000,000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、Nace.AI: Drex v2.0で$0.000210、ScaleDown: Classify-1で$0.000140です。
詳しく見る
Nace.AI: Drex v2.0 は Nace.AI の decisions モデルで、2026-10-12 にリリースされました。ScaleDown: Classify-1 は ScaleDown の decisions 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、同じ広い用途を対象としています。つまり、入力を受け取り、自由形式の文章ではなく決定を返すことです。どちらのモデルもサポートされるパラメータを公開していないため、調整可能なノブのリストではなく、すでに送信しているリクエストボディを通じて設定します。
最も明確な違いはコンテキストと入力処理にあります。Drex v2.0 はテキストのみを受け付け、コンテキストウィンドウは 131,072 トークンです。Classify-1 はテキスト、画像、ファイルを受け付け、コンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンなので、両者の中では大差で大きい方です。どちらも出力モダリティとして決定を返すため、違いは出口ではなく入口にあります。入力がスキャンされたフォーム、スクリーンショット、PDF、または長い文書の束である場合、Classify-1 はそれを直接受け取れます。Drex v2.0 は先にテキストを抽出することを前提としています。価格では、Classify-1 の方が入力に関して安く、出力価格はほぼ同じか、両者に意味のある差はありません。
日々の作業では、選択は通常、入力形式に従います。すでにクリーンなテキストがあり、プロンプトが 131,072 トークン以内に余裕で収まるなら、Drex v2.0 は妥当なデフォルトであり、抽出ステップを維持する必要がないためパイプラインをシンプルに保てます。PDF、画像、または混在ファイルとして届く文書を分類する場合、あるいはチャンク分割すると決定が依存するコンテキストが失われるほど資料が長い場合、Classify-1 はその前処理作業を不要にし、何かを分割する必要が出るまでの余裕をより多く与えます。大量に実行するなら入力価格の差も重要ですが、経験則に頼らず、現在の数値についてはこのページのライブ価格表を確認すべきです。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、ゲートウェイが OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを同じベース URL に向け、同じ chat completions 形式のリクエストを送り、変更するのはモデル id だけです。Drex v2.0 なら "nace-ai/drex-v2.0"、Classify-1 なら "scaledown/classify-1" です。認証、リトライロジック、ログ、レスポンス解析はそのままなので、両方を自分のデータに対して安価にテストできます。よくあるパターンは、リクエストを一度作成し、実際の入力のサンプルに対して両方の id で実行し、どちらかに決める前に決定を比較することです。
それでも Drex v2.0 の方が良い選択となるケースはあります。入力がプレーンテキストで、そのコンテキストウィンドウに収まるほど短いなら、画像とファイルの処理を追加しても何も得られず、テキスト専用モデルの方が統合の表面積を小さく保てます。すでに独自の OCR や文書解析を行っており、決定ステップを抽出から分離しておきたいチームは、それだけの理由でこちらを好むかもしれません。両者の出力価格はほぼ同じなので、多くの場合、判断はマルチモーダル入力とより大きなコンテキストウィンドウが自分のワークロードにとって価値があるかどうかにかかっています。
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"nace-ai/drex-v2.0"から"scaledown/classify-1"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": "scaledown/classify-1",
"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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