ScaleDown: Classify-1 対 TypeSafe: Jev 1.14
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、ScaleDown: Classify-1（$0.14 / 100万トークン (≈ ￥22)）とTypeSafe: Jev 1.14（$0.15 / 100万トークン (≈ ￥23)）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
| ScaleDown: Classify-1 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | ScaleDown | TypeSafe |
| 入力 | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) | $0.15 / 100万トークン (≈ ￥23) |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 | 262,144 |
| 最大出力 | 900,000 | 235,929 |
| 入力 | text, image, file | text, image |
| 出力 | decisions | decisions |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/13 | 2026/10/14 |
主な違い
- 入力料金はどちらもほぼ同じです。
- 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、ScaleDown: Classify-1で$0.000140、TypeSafe: Jev 1.14で$0.000147です。
詳しく見る
ScaleDown: Classify-1 は ScaleDown の decisions モデルであり、TypeSafe: Jev 1.14 は TypeSafe の decisions モデルです。どちらも自由形式の文章ではなく decisions を返すように作られているため、汎用のチャットモデルやライティングモデルではありません。リリースは1日違いで、Classify-1 は 2026-10-13、Jev 1.14 は 2026-10-14 であり、どちらも同じ decisions カテゴリに属します。この2つを選ぶ場合、意味のある違いはコンテキストサイズと入力できる内容であり、出力の形ではありません。
最も大きな違いはコンテキストウィンドウです。Classify-1 は最大 1,000,000 トークンを受け付け、Jev 1.14 は 262,144 トークンを受け付けるため、入力が非常に大きい場合は Classify-1 を選ぶべきです。入力モダリティも異なります。Classify-1 は text、image、file の入力を受け付けるのに対し、Jev 1.14 は text と image のみを受け付けます。どちらも唯一の出力モダリティとして decisions を返し、どちらも対応パラメータを記載していないため、model id と入力自体以外の調整用のつまみは期待しないでください。価格については、入力ではほぼ同じであり、出力について記載された違いはないため、ここではコストは決め手になりません。
実用的な選択としては、まず入力から考えてください。長い文書、大量のレコード、または100万トークンのウィンドウ全体を必要とするものを分類または判定する場合は、Classify-1 が自然な選択です。タスクに貼り付けたテキストや画像ではなくファイルアップロードも含まれる場合、この2つの中で file を入力モダリティとして記載しているのは Classify-1 だけです。Jev 1.14 は、262,144 トークン以内に収まり、text または image として届くタスクに適しており、その場合、より小さいウィンドウは制約になりません。どちらも decisions を出力し、パラメータを公開していないため、判断基準は主にペイロードが収まるかどうかと、どの形式で届くかです。
どちらのモデルも api14 経由で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 に向け、通常の chat completions 形式でリクエストを送り、model フィールドを使いたい id に設定します。切り替えは1行の変更です。Classify-1 には "scaledown/classify-1" を、Jev 1.14 には "typesafe/jev-1.14" を使います。リクエスト構造の他の部分を変更する必要はなく、どちらのモデルも対応パラメータを記載していないため、ペイロードは最小限に保ち、選択は model id に任せることができます。
Classify-1 の方が大きなウィンドウを持ち、入力モダリティも1つ多いにもかかわらず、それでも Jev 1.14 の方が良い選択となるケースが1つあります。入力が text または image で、262,144 トークン以内に余裕をもって収まり、単に TypeSafe モデルを好む、またはすでにそれに標準化している場合、上記の事実の中にそれから移行すべき能力上の理由はありません。入力価格はほぼ同じであるため、Jev 1.14 を使い続けてもその面で追加コストはかからず、Classify-1 と同様に decisions を返します。サイズまたはファイル入力が問題を強制する場合は Classify-1 を選び、それ以外ではどちらのモデルも妥当な選択です。
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"scaledown/classify-1"から"typesafe/jev-1.14"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": "typesafe/jev-1.14",
"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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