Cookieを使用しています. Cookieとブラウザストレージは、ログイン状態の維持と設定の保存に使われます。許可いただいた場合は、サイトの利用状況も計測します。はいつでも変更できます。詳しくはCookieポリシーをご覧ください。

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。

Flint (free) vs Extract：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14

Recursive: Flint (free) 対 ScaleDown: Extract

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Recursive: Flint (free)（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

	Recursive: Flint (free)	ScaleDown: Extract
プロバイダー	Recursive	ScaleDown
入力	-	$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	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	2026/10/21	2026/10/13

主な違い

ScaleDown: Extract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。
ツール呼び出しに対応しているのはRecursive: Flint (free)だけです。
推論の強度の調整に対応しているのはRecursive: Flint (free)だけです。

詳しく見る

再帰的: Flint (無料) は Recursive のテキストモデルで、2026-10-21 にリリースされました。ScaleDown: Extract は ScaleDown のテキストモデルで、2026-10-13 にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキストカテゴリで提供され、どちらもテキストを入力として受け取りテキストを出力するため、基本的な形のレベルでは同じ種類のエンドポイントです。違いは、それぞれが何を得意とするように作られているか、そしてどの程度制御できるかにあります。

ScaleDown: Extract は 2 つの中でより大きなコンテキストウィンドウを持ち、1,000,000 トークンで、Flint の 262,144 トークンに対するものです。また、テキストに加えて画像とファイルの入力も受け付けますが、Flint はテキストのみを受け付けます。一方で Flint は、はるかに広い範囲のサポートパラメータを公開しています: include_reasoning、logprobs、max_tokens、reasoning、response_format、seed、stop、temperature、tools、top_logprobs、top_p です。ScaleDown: Extract がサポートするのは max_tokens のみです。したがって、ツール呼び出しと推論制御を備えているのは Flint であり、2 つの中でそれらの機能を持つ唯一のものです。どちらのモデルも入力または出力でより安いとフラグ付けされていないため、ほぼ同じ価格として扱い、実際の数値はライブテーブルで確認してください。

タスクに関数呼び出しやツール呼び出しが必要な場合、または推論を有効にしてログ確率を読みたい場合は、Flint が選択肢です。ScaleDown: Extract はそれらのパラメータをまったく提供していないからです。タスクが長い文書の処理である場合、または同じリクエストで画像やファイルを渡す必要がある場合は、ScaleDown: Extract が選択肢です。Flint はそれらのモダリティを受け取れず、コンテキストもおよそ 4 分の 1 のサイズだからです。単に補完を得たいだけのプレーンテキスト生成で、サンプリングを制御したい場合は、どちらでも機能し、Flint の方が出力を形作るためのノブ (temperature、top_p、seed、stop) が多くあります。

どちらのモデルを api14 を通じて呼び出す場合も同じ操作です。API は OpenAI 互換なので、既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、メッセージを含むチャット補完リクエストを送信し、model フィールドを設定します。Flint を使うには、model を "recursive/flint-v1.0:free" に設定します。ScaleDown: Extract を使うには、model を "scaledown/extract" に設定します。基本的な呼び出しでは、リクエストボディの他の何も変更する必要はありません。一方から他方へ移行する場合は、model id を入れ替え、新しいモデルがリストしていないパラメータに依存していた場合はそれらを削除してください。ScaleDown: Extract は max_tokens のみを受け付けるからです。

より小さく制限の多いモデルの方がそれでもより良い選択となるケースが 1 つあります: 大量のテキスト、またはテキストと画像やファイルに対して抽出を行う仕事で、ツールや推論出力を必要としない場合です。ScaleDown: Extract は、より大きなコンテキストと追加の入力モダリティでそれをカバーし、使わない制御に対して支払うことはありません。

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"recursive/flint-v1.0: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。

Recursive: Flint (free)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);

Recursive: Flint (free) 対 ScaleDown: Extract

仕様

主な違い

詳しく見る

文字列1つで切り替え

その他の比較