LiquidAI: d1-ultra 대 OpenAI: GPT-6 Luna Decisions
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1-ultra(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) OpenAI: GPT-6 Luna Decisions(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1-ultra | OpenAI: GPT-6 Luna Decisions | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | OpenAI |
| 입력 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 캐시 읽기 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | - |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 32,768 | 1,050,000 |
| 최대 출력 | 29,491 | 945,000 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 10. 6. |
주요 차이점
- LiquidAI: d1-ultra의 입력 토큰 가격이 58% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-6 Luna Decisions는(은) 32.0배 더 긴 컨텍스트(1,050,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 LiquidAI: d1-ultra에서 US$0.000147, OpenAI: GPT-6 Luna Decisions에서 US$0.000350입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1-ultra는 LiquidAI의 decisions 모델로, 2026-10-15에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-6 Luna Decisions는 OpenAI의 decisions 모델로, 2026-10-06에 출시되었습니다. 둘 다 같은 카테고리에 속하므로, 같은 종류의 작업, 즉 입력을 받아 자유 형식의 산문 덩어리가 아니라 결정을 반환하는 작업을 목표로 합니다. 이 중 하나를 파이프라인에 연결한다면, 동일한 출력 형태를 제공하는 두 공급업체 사이에서 선택하는 것이며, 따라서 컨텍스트와 가격의 차이가 실질적인 결정 요인이 됩니다.
두 모델은 입력 및 출력 모달리티가 일치합니다. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받아들이고, 둘 다 출력으로 결정을 내보내므로, 어느 쪽도 상대에게 없는 추가 입력 유형을 제공하지 않습니다. 명확한 차이는 컨텍스트 길이입니다. GPT-6 Luna Decisions는 1,050,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지는 반면, d1-ultra는 32,768 토큰을 가집니다. 이는 큰 격차이며, 두 모델 사이의 가장 큰 단일 기능적 차이입니다. 가격 면에서 d1-ultra는 입력에서 더 저렴한 옵션입니다. 정성적 데이터는 어느 모델도 출력에서 더 저렴하다고 표시하지 않으므로, 출력 비용은 이점이 있다고 가정하기보다 거의 같거나 알 수 없는 것으로 취급하십시오. 어느 모델도 도구, 구조화된 출력, 또는 추론을 독점적으로 지원한다고 표시되지 않으므로, 그것들만이 해당 기능을 제공한다는 가정으로 하나를 선택하지 마십시오.
대부분의 작업에서는 컨텍스트 윈도우가 결정합니다. 결정 입력이 긴 문서, 텍스트가 함께 있는 대규모 이미지 세트, 긴 대화 기록, 또는 대략 32,000 토큰을 넘어설 만한 것이라면, GPT-6 Luna Decisions가 이를 단일 호출로 담을 수 있는 모델입니다. 입력이 짧고 입력 비용을 최적화하는 경우라면, d1-ultra가 더 저렴한 입력 선택이며, 32,768 토큰 윈도우는 압축된 입력에 대한 분류 스타일 결정에 충분하고도 남을 가능성이 높습니다. 합리적인 기본값은 작고 대량인 결정 호출에는 d1-ultra로 시작하고, 입력이 d1-ultra가 받아들일 수 있는 범위를 넘어 커지면 GPT-6 Luna Decisions로 전환하는 것입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 동일한 OpenAI 호환 인터페이스를 사용합니다. 클라이언트를 api14로 지정하고, 같은 방식으로 인증하며, 같은 요청 본문을 보냅니다. 둘 사이에서 바뀌는 유일한 것은 모델 id 문자열입니다. LiquidAI의 모델로 라우팅하려면 "liquid/d1-ultra"를 사용하고, OpenAI의 모델로 라우팅하려면 "openai/gpt-6-luna-decisions"를 사용하십시오. 요청 및 응답 형태가 동일하므로, 하나의 코드 경로를 유지하고 id만 바꾸거나, 통합을 다시 작성하지 않고 입력 크기나 예산에 따라 런타임에 둘 사이를 선택할 수 있습니다.
컨텍스트가 제약이 아닐 때에도 더 저렴한 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 입력이 일관되게 짧고 입력 비용을 가장 중요하게 여긴다면, d1-ultra가 정성적 가격 항목에서 이기며, GPT-6 Luna Decisions가 가지고 있고 d1-ultra가 결여한 나열된 기능은 없습니다. GPT-6 Luna Decisions의 더 큰 컨텍스트는 실제로 필요할 때만 비용을 지불할 가치가 있습니다. 32,768 토큰 한도에 결코 근접하지 않는다면, 추가 여유는 아무것도 사주지 않으며, 더 저렴한 입력 모델이 합리적인 기본값입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1-ultra"에서 "openai/gpt-6-luna-decisions"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": "openai/gpt-6-luna-decisions",
"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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