LiquidAI: d1-ultra 대 Nace.AI: Drex v2.0
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1-ultra(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) Nace.AI: Drex v2.0(US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1-ultra | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| 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) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 32,768 | 131,072 |
| 최대 출력 | 29,491 | 117,964 |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 10. 12. |
주요 차이점
- LiquidAI: d1-ultra의 입력 토큰 가격이 30% 더 저렴합니다.
- Nace.AI: Drex v2.0는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(131,072 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 LiquidAI: d1-ultra에서 US$0.000147, Nace.AI: Drex v2.0에서 US$0.000210입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1-ultra는 LiquidAI가 만들었고 Nace.AI: Drex v2.0은 Nace.AI가 만들었습니다. 둘 다 decisions 카테고리에 속하는데, 이는 출력이 자유 형식의 산문이 아니라 결정이라는 뜻이며, 둘 다 2026년 10월에 며칠 간격을 두고 출시되었습니다. Drex v2.0은 10월 12일에, d1-ultra는 10월 15일에 나왔습니다. 두 모델 모두 지원되는 파라미터를 전혀 노출하지 않으므로, 어느 쪽에서도 샘플링 설정을 튜닝하지는 않을 것입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력입니다. Drex v2.0은 최대 131072 토큰의 텍스트를 받는데, 이는 d1-ultra의 32768 토큰 윈도우의 네 배이므로 긴 문서, 대용량 트랜스크립트 또는 큰 레코드 배치는 Drex에 편안하게 들어가고 d1-ultra에서는 청킹이 필요할 수 있습니다. d1-ultra는 입력에서 더 유연하여 텍스트와 이미지를 모두 받는 반면, Drex v2.0은 텍스트만 받습니다. 둘 다 결정을 유일한 출력 모달리티로 반환하며, 비교 데이터는 어느 쪽도 도구 사용, 구조화된 출력 또는 추론을 가진 유일한 모델로 표시하지 않으므로, 그 부분에서 문서화된 능력 우위는 없습니다.
개발자가 선택할 때는 보통 입력 유형이 결정을 내립니다. 결정 작업에 스크린샷, 스캔한 페이지, 다이어그램 또는 어떤 시각적 증거가 포함된다면, d1-ultra가 둘 중 유일한 선택입니다. Drex v2.0은 이미지를 볼 수 없기 때문입니다. 작업이 텍스트만인데 자료가 길다면, 예를 들어 전체 계약서, 긴 지원 스레드 또는 대용량 로그라면, Drex v2.0이 더 안전한 선택입니다. 컨텍스트를 쪼개지 않고 한 번의 호출로 모든 것이 들어가기 때문입니다. 입력이 짧은 텍스트이고 이미지가 관련되지 않는다면, 두 모델 모두 같은 결정 작업을 수행할 수 있으며 가격이 결정적 요인이 됩니다. d1-ultra가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, 비교는 출력 비용에서 의미 있는 차이를 제시하지 않으므로, 절감이 나타나는 곳은 입력 쪽입니다.
API가 OpenAI 호환 방식이므로 api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 기존 클라이언트를 api14로 향하게 하고, 평소의 요청 형태를 유지한 채 model 필드를 "liquid/d1-ultra" 또는 "nace-ai/drex-v2.0"으로 설정하면 됩니다. 둘 사이를 전환하는 것은 그 model id를 한 줄 바꾸는 일이며 다른 코드 변경은 필요 없으므로, 확정하기 전에 자신의 결정 사례에 대해 둘 다 테스트하기가 저렴합니다. 두 모델 모두 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 평범한 요청을 보내고 응답에서 결정을 읽으면 됩니다.
다른 모델이 이기는 경우도 여전히 있습니다. 이미지 기반 결정을 위해 d1-ultra를 중심으로 구축했지만 특정 배치가 텍스트만이고 매우 길다면, Drex v2.0이 더 큰 컨텍스트 덕분에 그 배치에 더 나은 선택입니다. 비록 이미지 입력을 포기하게 되더라도 그렇습니다. 반대로 비용이 주된 제약이고 입력이 짧은 텍스트라면, d1-ultra가 입력에서 더 저렴한 선택으로 남습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1-ultra"에서 "nace-ai/drex-v2.0"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-v2.0",
"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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