LiquidAI: d1-ultra 대 TypeSafe: Jev 1.14
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1-ultra(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) TypeSafe: Jev 1.14(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1-ultra | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | TypeSafe |
| 입력 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) |
| 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. 14. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- TypeSafe: Jev 1.14는(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, TypeSafe: Jev 1.14에서 US$0.000147입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1-ultra는 LiquidAI의 모델이고, TypeSafe: Jev 1.14는 TypeSafe의 모델입니다. 둘 다 decisions 카테고리에 속합니다. 즉 출력이 자유로운 형식의 산문이 아니라 결정이므로, 텍스트를 돌려주는 채팅 모델이 아니라 선택을 반환하는 컴포넌트로 취급해야 합니다. LiquidAI는 2026-10-15에 d1-ultra를 출시했고, TypeSafe는 그 하루 전인 2026-10-14에 Jev 1.14를 출시했습니다. 아키텍처가 이미 decisions 엔드포인트를 전제로 하고 있다면, 어느 모델이든 그 역할에 넣을 수 있습니다.
두 모델은 입력 처리에서는 비슷하지만 한 번에 읽을 수 있는 양에서는 크게 다릅니다. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고, 둘 다 결정을 내보내므로 어느 쪽도 다른 쪽보다 모달리티 우위를 갖지 않습니다. 실제 차이는 컨텍스트 길이입니다. d1-ultra는 32768 토큰을 지원하고, Jev 1.14는 262144 토큰을 지원하므로 Jev 1.14가 훨씬 더 큰 컨텍스트를 가진 쪽입니다. 두 모델 모두 지원 파라미터를 나열하지 않으므로, 요청 본문을 통해 샘플링 동작, temperature 또는 이와 유사한 손잡이를 조정할 수 없습니다. 가격에서는 입력 비용이 둘이 거의 같고 출력 비용에는 의미 있는 차이가 기록되어 있지 않으므로, 비용은 이 결정을 내려야 하는 축이 아닙니다.
결정을 내려야 하는 자료의 양에 따라 선택하십시오. 결정이 대량의 텍스트, 긴 녹취록, 큰 문서 집합, 또는 많은 이미지와 그 주변 컨텍스트에 의존한다면, Jev 1.14가 더 안전한 선택입니다. 컨텍스트 윈도우가 훨씬 크므로 결정의 근거가 되는 증거를 잘라낼 가능성이 더 낮습니다. 결정이 좁고 관련 입력이 32768 토큰 안에 여유 있게 들어간다면, d1-ultra가 합리적인 선택이며 입력 가격이 거의 같으므로 선택에 따른 비용 불이익도 없습니다. 두 경우 모두 모델이 결정을 반환한다는 점을 기억하십시오. 따라서 주변 로직, 허용되는 결과 집합, 그리고 그 출력의 검증은 여러분 쪽에 남습니다.
API가 OpenAI 호환이므로 api14를 통해 어느 쪽을 호출해도 방식은 같습니다. 기존 클라이언트를 api14로 향하게 하고, 평소의 요청 형태를 유지한 채, 모델 id 필드만 "liquid/d1-ultra"와 "typesafe/jev-1.14" 사이에서 바꾸면 됩니다. 호출의 나머지 모든 것, 즉 메시지, 텍스트와 이미지 부분, 응답 처리는 그대로 유지됩니다. 따라서 하나의 id를 기준으로 구축한 뒤, 통합 코드를 다시 작성하지 않고도 id를 바꿔 다른 모델을 자신의 입력으로 비교할 수 있습니다. 두 모델 모두 지원 파라미터를 노출하지 않으므로, 조정 필드를 보내면 효과가 있을 것이라고 기대하지 마십시오.
주어진 사실에는 컨텍스트 외의 차원에서 한 모델이 분명히 더 나은 선택인 경우가 없습니다. 입력 가격에서 동점이고, 입력 및 출력 모달리티에서 일치하며, 어느 쪽도 도구, 구조화된 출력 또는 추론을 구별되는 특징으로 제공하지 않습니다. 따라서 결정은 단일 질문으로 줄어듭니다. 입력이 32768 토큰 안에 들어갑니까? 그렇다면 어느 id든 되고 다른 근거로 선택할 수 있습니다. 아니라면 "typesafe/jev-1.14"를 사용하고, 더 짧은 컨텍스트가 제약이 되지 않는 더 작고 자기 완결적인 결정에는 "liquid/d1-ultra"를 남겨 두십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1-ultra"에서 "typesafe/jev-1.14"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": "typesafe/jev-1.14",
"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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