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Perceptron Mk1 vs Inkling Small：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 対 Thinking Machines: Inkling Small

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Perceptron: Perceptron Mk1（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とThinking Machines: Inkling Small（$1.58 / 100万トークン (≈ ￥249)）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

	Perceptron: Perceptron Mk1	Thinking Machines: Inkling Small
プロバイダー	Perceptron	Thinking Machines
入力	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$1.58 / 100万トークン (≈ ￥249)
出力	$5.25 / 100万トークン (≈ ￥829)	$4.20 / 100万トークン (≈ ￥663)
キャッシュ読み取り	-	$0.35 / 100万トークン (≈ ￥55)
コンテキストウィンドウ	32,768	524,288
最大出力	8,192	262,144
入力	text, image, video	text, image, audio
出力	text	text
ツール呼び出し
構造化出力
推論の調整
追加日	2026/05/12	2026/07/30

主な違い

Perceptron: Perceptron Mk1は入力トークンが67%安くなっています。
Thinking Machines: Inkling Smallは出力トークンが20%安くなっています。
Thinking Machines: Inkling Smallは16.0倍長いコンテキスト（524,288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Thinking Machines: Inkling Smallだけです。
構造化JSON出力に対応しているのはPerceptron: Perceptron Mk1だけです。
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、Perceptron: Perceptron Mk1で$0.00315、Thinking Machines: Inkling Smallで$0.00368です。

詳しく見る

Perceptron: Perceptron Mk1 は Perceptron のテキストモデルで、2026年5月12日にリリースされました。Thinking Machines: Inkling Small は Thinking Machines のテキストモデルで、より遅い2026年7月30日にリリースされました。どちらも api14 経由で提供され、どちらもマルチモーダル入力を受け取ってテキストを返すため、両者の選択は、必要なコンテキストの大きさ、入力するメディアの種類、そしてどのリクエストパラメータに依存するかによって決まります。

最も明らかな違いはコンテキストウィンドウです。Inkling Small は 524288 トークンのコンテキストをサポートしており、これは Perceptron Mk1 が許容する 32768 トークンよりはるかに大きいです。入力では、Perceptron Mk1 はテキスト、画像、動画を受け付け、Inkling Small はテキスト、画像、音声を受け付けます。したがって、動画入力は Perceptron Mk1 を指し、音声入力は Inkling Small を指します。どちらも出力はテキストのみです。パラメータも異なります。structured outputs を公開しているのは Perceptron Mk1 で、これはレスポンスをスキーマに準拠させる必要がある場合に重要です。tools をサポートしているのは Inkling Small で、関数呼び出しやツール駆動のワークフローにはこちらを選ぶべきです。Perceptron Mk1 は frequency_penalty、include_reasoning、max_tokens、presence_penalty、reasoning、temperature、top_k、top_p も列挙しています。Inkling Small はそれらに加えて logit_bias、min_p、reasoning_effort、repetition_penalty、seed、stop、tool_choice、tools を列挙しています。ここでは reasoning のサポートは意味のある差別化要因ではありません。

実用的な選択としては、タスクが structured output にかかっている場合、テキストと一緒に動画を送る必要がある場合、または入力の価格が安いモデルが欲しい場合には Perceptron Mk1 を選びます。32768 トークンに収まらない長い文書を扱う場合、音声入力が必要な場合、ツールまたは関数呼び出しが必要な場合、または出力の価格が安いモデルが欲しい場合には Inkling Small を選びます。ワークロードが混在している場合、通常はコンテキスト上限を最初に確認します。大きなものは Perceptron Mk1 にはまったく収まらないため、選択は自動的に決まります。コンテキストが余裕をもって収まり、スキーマに制約されたレスポンスが必要な場合、Perceptron Mk1 の structured outputs サポートがより簡単な選択肢になります。

api14 経由でどちらのモデルを呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換のサーフェスを使います。クライアントを api14 のベース URL に向け、リクエストを chat completions エンドポイントに送り、model フィールドを希望する id に設定します。両者の唯一の変更点はその文字列です。Perceptron Mk1 には perceptron/perceptron-mk1 を、Inkling Small には thinkingmachines/inkling-small を使います。選択したモデルがサポートするパラメータだけを使う限り、周囲のコード、メッセージのフォーマット、レスポンスの解析は同じままです。そのため、リクエストを移行する前にそのリストを確認する価値があります。tool_choice と tools は Inkling Small にのみ存在し、structured_outputs は Perceptron Mk1 にのみ存在することに留意してください。このページのライブ価格表はそれぞれの現在の料金を示しているので、確定する前にそこで入力と出力の価格を比較してください。

それでももう一方のモデルの方が適している場合があります。structured outputs のためにすでに Perceptron Mk1 を使っているが、プロンプトがそのコンテキスト上限を超えて大きくなる場合、そのパラメータを欠いていても Inkling Small が代替になります。逆に、Inkling Small でツール呼び出しが必要だが、ワークフローが厳密な出力スキーマも要求する場合、整形を自分の側で処理するか、その特定の呼び出しを Perceptron Mk1 に残す必要があります。

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"perceptron/perceptron-mk1"から"thinkingmachines/inkling-small"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。

Perceptron: Perceptron Mk1の詳細とプレイグラウンド →Thinking Machines: Inkling Small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": "thinkingmachines/inkling-small",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 対 Thinking Machines: Inkling Small

仕様

主な違い

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