LiquidAI: d1-ultra 대 Nace.AI: Drex Max
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1-ultra(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) Nace.AI: Drex Max(US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1-ultra | Nace.AI: Drex Max | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | Nace.AI |
| 입력 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283) |
| 캐시 읽기 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283) |
| 컨텍스트 윈도우 | 32,768 | 262,144 |
| 최대 출력 | 29,491 | 235,929 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 10. 21. |
주요 차이점
- LiquidAI: d1-ultra의 입력 토큰 가격이 30% 더 저렴합니다.
- Nace.AI: Drex Max는(은) 8.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 LiquidAI: d1-ultra에서 US$0.000147, Nace.AI: Drex Max에서 US$0.000210입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1-ultra는 LiquidAI의 decisions 모델로, 2026년 10월 15일에 출시되었습니다. Nace.AI: Drex Max는 Nace.AI의 decisions 모델로, 2026년 10월 21일에 출시되었습니다. 둘 다 같은 범주에 속하므로, 입력을 받아 자유 형식의 산문이 아니라 결정을 반환하는, 같은 종류의 작업을 목표로 합니다. 어느 쪽도 범용 채팅 모델이 아니며, 그렇게 포지셔닝되지도 않았습니다.
두 모델의 가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. Drex Max는 최대 262144 토큰을 받아들이는 반면 d1-ultra는 최대 32768 토큰을 받아들이므로, Nace.AI 모델은 단일 호출에서 약 8배 많은 자료를 담을 수 있습니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고, 둘 다 결정을 출력으로 반환합니다. 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 둘 중 어느 쪽에서도 샘플링 설정이나 이와 유사한 옵션을 조정할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 가격 면에서 d1-ultra가 입력 비용이 더 저렴합니다. 정성적 데이터는 출력 비용에서 둘을 구분하지 않으므로, 어느 쪽에도 유리하다고 가정하지 말고 출력 가격은 거의 같거나 알 수 없는 것으로 취급하십시오.
실무에서는 선택이 대체로 결정에 얼마나 많은 컨텍스트가 필요한지에 달려 있습니다. 짧은 문서를 분류하거나, 티켓을 라우팅하거나, 프롬프트와 스크린샷으로 판단을 내리는 경우라면 d1-ultra가 32768 토큰 창 안에 넉넉히 들어가고 입력 옵션도 더 저렴하므로, 대량의 작은 페이로드 결정에 합리적인 기본값이 됩니다. 결정이 긴 계약서, 전체 로그, 대규모 코드베이스 발췌, 또는 여러 이미지와 방대한 텍스트가 한 요청에 함께 있는 경우에 달려 있다면 Drex Max가 더 적합합니다. d1-ultra를 쓰면 입력을 잘라내거나 나눠야 하고, 결정 작업을 여러 호출로 나누면 답이 달라질 수 있기 때문입니다. 자료 자체가 어려운 부분일 때는 Drex Max를 선택하고, 그렇지 않을 때는 d1-ultra를 선택하십시오.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API는 OpenAI 호환 방식이므로 기존 클라이언트, 요청 형태, 인증을 그대로 유지하고 모델 id만 바꾸면 됩니다. LiquidAI 모델에는 "liquid/d1-ultra"를, Nace.AI 모델에는 "nace-ai/drex-max"를 사용하십시오. 둘 다 결정을 반환하고 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 노출하지 않으므로, 두 모델 사이의 전환은 그 문자열 하나 외에는 요청 본문을 바꿀 필요가 없어야 합니다. 다만 두 제공자가 결정을 다르게 형식화할 수 있으므로 응답을 파서에 대해 검증하는 것은 여전히 해야 합니다.
더 저렴한 모델이 긴 입력에도 여전히 올바른 선택인 경우가 하나 있습니다. 결정 단계 전에 작업을 간결한 요약이나 후보 구절의 추림으로 축소할 수 있다면, 그 축소를 직접 수행하고 결과를 d1-ultra로 보내 입력 비용을 낮게 유지할 수 있습니다. 이는 축소가 안전할 때만 작동하므로, 원문의 모든 토큰이 중요할 수 있는 결정에는 Drex Max와 그 더 큰 창을 사용하십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1-ultra"에서 "nace-ai/drex-max"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "nace-ai/drex-max",
"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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