Together: Tev1 4B Experimental 対 TypeSafe: Jev 1.13
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Together: Tev1 4B Experimental($0.15 / 100万トークン (≈ ¥23))とTypeSafe: Jev 1.13($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
| Together: Tev1 4B Experimental | TypeSafe: Jev 1.13 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Together | TypeSafe |
| 入力 | $0.15 / 100万トークン (≈ ¥23) | $0.15 / 100万トークン (≈ ¥23) |
| コンテキストウィンドウ | 32,768 | 262,144 |
| 最大出力 | 8 | 235,929 |
| 入力 | text | 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 | 2026/09/30 | 2026/09/18 |
主な違い
- 入力料金はどちらもほぼ同じです。
- TypeSafe: Jev 1.13は8.0倍長いコンテキスト(262,144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、Together: Tev1 4B Experimentalで$0.000147、TypeSafe: Jev 1.13で$0.000147です。
詳しく見る
Together: Tev1 4B Experimental は Together のモデルで、decisions カテゴリに分類され、テキストを入力として受け取り、decisions を出力として返します。TypeSafe: Jev 1.13 は TypeSafe のモデルで、同じ decisions カテゴリに属し、これも decisions を返しますが、入力としてテキストと画像の両方を受け付けます。どちらも汎用チャットモデルではなく意思決定志向のモデルなので、長い文章ではなく選択や判定といった結果が欲しい場面で使われることを想定してください。
両者の最も明確な違いはコンテキストです。TypeSafe: Jev 1.13 は 262144 トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、Together: Tev1 4B Experimental は 32768 トークンをサポートするため、Jev 1.13 の方がはるかに大きなコンテキストの選択肢です。また Jev 1.13 はテキストに加えて画像入力も受け付けますが、Tev1 4B Experimental はテキストのみです。価格については、定性的な比較では入力コストは引き分けとされているため、入力側でどちらかが意味的に安いということはなく、現在の数値を確認するにはこのページのライブ価格表を参照してください。どちらのモデルもサポートされるパラメータを記載していないため、リクエストボディを通じてサンプリングやツール関連のオプションを調整することは想定しないでください。
実用的な選択としては、長い文書、大きなログ、あるいは一度に比較検討する必要があるリポジトリ全体のテキストなど、大量の材料に基づいて意思決定を行う場合、また入力の一部にモデルが考慮すべき画像が含まれる場合には TypeSafe: Jev 1.13 を選んでください。入力がプレーンテキストで 32768 トークンに余裕をもって収まり、より短いプロンプトで十分な日常的な意思決定タスクの多くをカバーできる場合には Together: Tev1 4B Experimental を選んでください。迷った場合、Jev 1.13 のより大きなコンテキストと画像サポートはより柔軟なデフォルト選択肢となり、入力がテキストのみでサイズも控えめだと分かっている場合には Tev1 4B Experimental がより単純な選択です。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出し方は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、chat completions 形式のリクエストを送信し、model フィールドを希望する id に設定します。両者を切り替えるには、その model id だけを変更し、Together モデルには togethercomputer/tev1-4b-experimental を、TypeSafe モデルには typesafe/jev-1.13 を使用します。メッセージや通常送信するその他のフィールドを含め、リクエスト内のそれ以外はすべてそのままなので、1 つの文字列を編集するだけで両者を比較できます。
Jev 1.13 の方が大きく画像も受け付けるにもかかわらず、Together: Tev1 4B Experimental がより良い選択であり続けるケースが 1 つあります。タスクがテキストのみでプロンプトが 32768 トークン以内に収まる場合、Jev 1.13 の追加コンテキストは何の役にも立たず、入力価格は引き分けなので切り替えてもどちらにせよコストは節約できません。そのような状況では、より小さなテキスト専用モデルは完全に合理的な選択であり、短いテキストの意思決定のデフォルトとして維持しつつ、長い場合や画像を含む場合のために typesafe/jev-1.13 を取っておくことができます。
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"togethercomputer/tev1-4b-experimental"から"typesafe/jev-1.13"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-1.13",
"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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