Perplexity: Decider Flash V1.2 対 ScaleDown: Classify-1
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Perplexity: Decider Flash V1.2（$0.04 / 100万トークン (≈ ￥6)）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
| Perplexity: Decider Flash V1.2 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Perplexity | ScaleDown |
| 入力 | $0.04 / 100万トークン (≈ ￥6) | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) |
| コンテキストウィンドウ | 262,144 | 1,000,000 |
| 最大出力 | 235,929 | 900,000 |
| 入力 | text, image | 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 | 2026/10/16 | 2026/10/13 |
主な違い
- Perplexity: Decider Flash V1.2は入力トークンが75%安くなっています。
- ScaleDown: Classify-1は3.8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、Perplexity: Decider Flash V1.2で$0.000035、ScaleDown: Classify-1で$0.000140です。
詳しく見る
Perplexity: Decider Flash V1.2 は Perplexity の意思決定モデルで、2026年10月16日にリリースされました。ScaleDown: Classify-1 も意思決定モデルで、ScaleDown によって数日前の2026年10月13日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、通常の意味での汎用チャットモデルではありません。入力を受け取って意思決定を返すため、会話アシスタントとしてではなく、より大きなパイプライン内の分類器やルーティングコンポーネントとして使われることを想定すべきです。
両者の最も明確な違いはスケールです。ScaleDown: Classify-1 は 1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウを受け付けます。これは Decider Flash V1.2 が受け付ける 262,144 トークンの約4倍なので、入力が長い文書、大量のレコード、あるいはチャンク分割が必要になるような文字起こしである場合に選ぶべきモデルです。Decider Flash V1.2 はテキストと画像を入力として受け取ります。ScaleDown: Classify-1 はテキスト、画像、ファイルを受け取るため、入力モダリティが1つ多くなっています。どちらも意思決定のみを返し、対応パラメータも記載されていないため、どちらもリクエストボディを通じてサンプリング動作を調整することはできません。価格については、入力トークンでは Decider Flash V1.2 の方が安価です。出力トークンの比較には意味のある差がないため、コスト差は主に入力側で現れます。
日々の作業では、選択は通常、どれだけの量を投入するか、そしてそれがどのような形式で届くかによって決まります。入力が短いか中程度で、ほとんどがテキストで時折画像が含まれ、入力コストを抑えたい場合は、Decider Flash V1.2 が自然なデフォルトです。入力が非常に長い場合、または貼り付けたテキストではなくファイルとして届く場合、ScaleDown: Classify-1 は抽出とチャンク分割の手間を省き、より大きなウィンドウにより文書あたりの呼び出し回数も少なくなります。画像を伴う通常のテキスト分類という両者が重なる領域では、コンテキスト上限にぶつかっていない限り、Decider Flash V1.2 の安い入力価格が決め手になります。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、通常のリクエスト形式を維持し、モデル id だけを変更します。Decider Flash V1.2 には "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2" を、ScaleDown: Classify-1 には "scaledown/classify-1" を使います。テキストや画像の送信方法を含め、リクエスト内のそれ以外はすべてそのままなので、A/B テストのために両者を切り替えるのは統合プロジェクトではなく1行の変更です。
一方のモデルに標準化していても、もう一方のモデルの方が依然として適しているケースが1つあります。長いコンテキストとファイル対応のために ScaleDown: Classify-1 に決めた場合でも、大量の短い入力の分類では、ウィンドウサイズよりも安い入力価格の方が重要になるため、Decider Flash V1.2 を保持する価値があります。逆に、Decider Flash V1.2 がデフォルトなら、どうしても収まらない文書のために ScaleDown: Classify-1 を予備として保持しておいてください。
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"perplexity/pplx-decider-flash-v1.2"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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