LiquidAI: d1-ultra 대 Perplexity: Decider V1.2
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1-ultra(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) Perplexity: Decider V1.2(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1-ultra | Perplexity: Decider V1.2 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | Perplexity |
| 입력 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) |
| 캐시 읽기 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | - |
| 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. 16. |
주요 차이점
- Perplexity: Decider V1.2의 입력 토큰 가격이 52% 더 저렴합니다.
- Perplexity: Decider V1.2는(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, Perplexity: Decider V1.2에서 US$0.000070입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1-ultra는 LiquidAI의 decisions 모델로, 2026년 10월 15일에 출시되었습니다. Perplexity: Decider V1.2는 Perplexity의 decisions 모델로, 하루 뒤인 2026년 10월 16일에 출시되었습니다. 둘 다 같은 범주에 속하므로, 입력을 받아 자유 형식의 산문이 아니라 결정을 반환하는, 동일한 광범위한 작업을 목표로 합니다. 어느 쪽도 범용 채팅 모델이 아니며, 어느 쪽도 코딩이나 글쓰기 어시스턴트로 포지셔닝되지 않습니다. 애플리케이션이 결정을 출력하는 모델을 필요로 한다면, 둘 다 후보 목록에 올라야 합니다.
두 모델은 컨텍스트 윈도우와 가격에서 가장 뚜렷하게 차이가 납니다. Decider V1.2는 최대 262144 토큰의 컨텍스트를 허용하는 반면, d1-ultra는 32768 토큰을 허용합니다. 이는 약 8배 차이이며, 결정을 요청하기 전에 긴 문서, 대규모 검색 청크 또는 확장된 대화 기록을 모델에 입력할 때 중요합니다. 입력 가격에서 Decider V1.2가 둘 중 더 저렴합니다. 출력 가격은 둘 사이에 유의미한 차이가 없으므로, 비용 격차는 입력 쪽에서 나타납니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고, 둘 다 결정을 출력으로 반환합니다. 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, temperature나 top_p 같은 튜닝 노브가 효과를 낼 것이라고 기대해서는 안 됩니다. 어느 쪽도 도구, 구조화된 출력 또는 추론을 제공하는 유일한 모델로 구별되지 않으므로, 그 축들에서는 둘을 구분할 것이 없습니다.
실용적인 선택을 위해서는 컨텍스트 요구사항부터 시작하십시오. 프롬프트와 검색된 자료가 32768 토큰 안에 여유 있게 들어간다면, d1-ultra는 합리적인 선택이며 LiquidAI의 모델을 계속 사용하게 해줍니다. 이를 routinely 초과하거나, 컨텍스트를 잘라내지 않을 여유를 원한다면, Decider V1.2가 호출할 모델이며, 더 저렴한 입력 가격이 긴 프롬프트에 대해 이를 뒷받침합니다. 입력이 짧고 이미지를 포함하는 결정 작업에서 입력이 간결하다면, 어느 모델이든 사용할 수 있으며, 결정 요인은 이미 신뢰하거나 통합해 둔 제공자가 됩니다. 입력이 길고 호출량이 많다면, 더 큰 윈도우와 더 낮은 입력 가격의 조합이 Decider V1.2를 가리킵니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하십시오. LiquidAI의 모델을 사용하려면 model id를 "liquid/d1-ultra"로 설정하십시오. Perplexity의 모델을 사용하려면 "perplexity/pplx-decider-v1.2"로 설정하십시오. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고 둘 다 결정을 반환하므로, 둘 사이를 전환하기 위해 요청 본문에서 달라져야 할 것은 없습니다. 즉, 하나의 코드 경로를 유지하고 id를 바꾸거나, 입력이 얼마나 큰지에 따라 요청별로 라우팅할 수 있습니다.
Decider V1.2가 더 큰 윈도우와 더 저렴한 입력을 가지고 있음에도 d1-ultra가 더 나은 선택으로 남는 경우가 있습니다. 입력이 짧고 특히 LiquidAI에 머물고 싶거나, 스택의 다른 곳에서 이미 해당 제공자로 표준화되어 있다면, 여기에 나열된 어떤 능력도 Decider V1.2로 강제하지 않습니다. 두 모델은 출력 가격, 모달리티, 그리고 도구, 구조화된 출력, 추론 구분의 부재에서 동등하므로, 간결한 결정 작업에서는 선택이 기술적 격차라기보다 대체로 제공자 선호의 문제입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1-ultra"에서 "perplexity/pplx-decider-v1.2"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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
"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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