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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。

Free Models Router 対 ScaleDown: Extract

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Free Models Router（無料）とScaleDown: Extract（$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

	Free Models Router	ScaleDown: Extract
プロバイダー	OpenRouter	ScaleDown
入力	-	$0.14 / 100万トークン (≈ ￥22)
コンテキストウィンドウ	200,000	1,000,000
最大出力	-	900,000
入力	text, image	text, image, file
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/02/01	2026/10/13

主な違い

ScaleDown: Extractは5.0倍長いコンテキスト（1,000,000トークン）を読み取れます。
ツール呼び出しに対応しているのはFree Models Routerだけです。
構造化JSON出力に対応しているのはFree Models Routerだけです。
推論の強度の調整に対応しているのはFree Models Routerだけです。

詳しく見る

Free Models Router は OpenRouter のテキストモデルで、モデル ID openrouter/free で登録されています。ScaleDown: Extract は ScaleDown のテキストモデルで、モデル ID scaledown/extract で登録されています。どちらもテキストと画像を入力として受け取り、どちらもテキストを出力として返すため、基本的な形のレベルでは同じ仕事をしています。つまり、コンテンツを送るとテキストが返ってきます。違いは、どれだけ送信できるか、そして応答をどれだけ制御できるかに現れます。

最も明確な違いはコンテキストです。ScaleDown: Extract のコンテキストウィンドウは 1,000,000 トークンで、Free Models Router の 200,000 トークンに対して大きいため、資料が長い場合は ScaleDown を選ぶべきです。また ScaleDown はテキストと画像に加えてファイル入力も受け付けますが、Free Models Router はテキストと画像のみを受け付けます。逆に、Free Models Router は幅広いパラメータを公開しています。temperature、top_p、top_k、min_p、frequency と presence のペナルティ、repetition penalty、seed、stop、logprobs と top_logprobs、response_format、structured_outputs、tool_choice と tools、さらに reasoning、reasoning_effort、include_reasoning といった推論制御です。ScaleDown: Extract がサポートするのは max_tokens のみです。したがって、Free Models Router はツール呼び出し、構造化出力、推論制御を備えたモデルであり、ScaleDown はより大きなウィンドウとファイル入力を備えたモデルです。

実務では、非常に大きな入力に対する抽出や要約のタスク、特にそれらの入力がファイルとして届く場合で、プレーンテキストの回答があれば十分なときは ScaleDown: Extract を選んでください。関数呼び出し、信頼できる JSON スキーマ、または明示的な推論努力が必要で、入力が 200,000 トークン内に余裕をもって収まるときは Free Models Router を選んでください。パイプラインが seed や temperature のようなサンプリング制御、またはスコアリングのための対数確率に依存している場合、この 2 つの中でそれを提供するのは Free Models Router だけです。

api14 を通じてどちらを呼び出しても、呼び出しは同じです。どちらも OpenAI 互換エンドポイントの背後で提供されるため、既存のクライアント、messages 配列、認証をそのまま使い、リクエストボディ内のモデル ID を openrouter/free と scaledown/extract の間で変更するだけです。リクエストの形の中で他に動かす必要があるものはありませんが、対象モデルが記載していないパラメータは削除すべきです。ScaleDown: Extract は max_tokens のみを受け付けるからです。

より小さなモデルが依然として勝つ場合もあります。あなたの仕事が、ツール、構造化出力、または推論努力を必要とする短いプロンプトであるなら、ScaleDown: Extract の余分なコンテキストは何の役にも立たず、Free Models Router の方が適しています。入力と出力の定性的な価格フィールドはこの 2 つの間で意味のある違いはないため、ここではコストは決め手ではありません。コンテキストサイズ、ファイル入力、パラメータのサポートが決め手です。

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"openrouter/free"から"scaledown/extract"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。

Free Models Routerの詳細とプレイグラウンド →ScaleDown: Extract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.chat.completions.create({
  "model": "scaledown/extract",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

その他の比較

Free Models Router vs Extract：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14