LiquidAI: d1은 LiquidAI의 의사결정 모델이고, Microsoft: Microsoft-Decision-1은 Microsoft의 의사결정 모델입니다. 둘 다 같은 범주에 속하므로, 일반적인 의미의 범용 채팅이나 생성 모델이 아닙니다. 산문 문단이 아니라 결정을 받기 위해 호출하는 것입니다. 두 모델은 약 일주일 간격으로 출시되었으며, d1이 먼저 나오고 Microsoft-Decision-1이 곧이어 나왔습니다. 둘 중에서 고른다면 중요한 차이는 컨텍스트 크기, 입력할 수 있는 것, 가격입니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트와 입력입니다. d1은 최대 65,536 토큰을 받는 반면 Microsoft-Decision-1은 32,768을 받으므로, d1은 한 번의 호출에서 긴 문서, 녹취록 또는 누적된 기록을 담을 공간을 약 두 배 제공합니다. d1은 텍스트뿐 아니라 이미지도 받지만, Microsoft-Decision-1은 텍스트 전용입니다. 둘 다 출력 양식으로 결정을 반환하며, 지원되는 파라미터를 하나도 나열하지 않으므로 어느 쪽에서도 샘플링이나 다른 설정을 조정할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 가격에서는 d1이 입력에서 둘 중 더 저렴합니다. 출력 비용 비교는 둘 사이에 의미 있게 다르지 않으므로 그 부분에서는 거의 같다고 보면 됩니다.
실무에서는 결정이 대량의 텍스트에 의존할 때, 긴 대화나 문서 집합을 하나의 요청에 유지하고 싶을 때, 또는 입력에 스크린샷, 스캔, 차트나 다른 이미지가 포함되어 결정이 이를 고려해야 할 때 d1을 선택하세요. 입력이 일반 텍스트이고 32,768 토큰 안에 여유 있게 들어가며, Microsoft 제품군 안에 머물고 싶을 때, 예를 들어 이미 Microsoft 서비스를 사용하는 스택 전반에서 모델 출처를 일관되게 유지하고 싶을 때 Microsoft-Decision-1을 선택하세요. 프롬프트가 짧고 텍스트 전용이라면 d1의 더 큰 컨텍스트는 아무 이점도 주지 않으며, Microsoft-Decision-1은 충분히 합리적인 기본값입니다.
API가 OpenAI 호환 방식이므로 api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. LiquidAI: d1을 사용하려면 model을 liquid/d1로 설정합니다. Microsoft: Microsoft-Decision-1을 사용하려면 microsoft/microsoft-decision-1로 설정합니다. 요청 본문의 나머지는 그대로 유지되므로, 둘 사이를 전환하는 것은 한 줄 변경이며 통합 코드를 다시 작성하지 않고도 자체 트래픽에서 비교할 수 있습니다.
d1이 입력에서 더 저렴하고 더 큰 윈도우를 가지고 있더라도 Microsoft-Decision-1이 더 나은 선택인 경우가 여전히 있습니다. 파이프라인이 텍스트 전용이고, 페이로드가 작고, Microsoft 라인에서 나온 모델을 원한다면 d1의 추가 컨텍스트와 이미지 지원은 그저 사용되지 않는 용량입니다. 그런 상황에서는 출력 비용에서 둘이 충분히 비슷하므로 결정 요인은 어느 모델이 기술적으로 더 큰지가 아니라 어느 제공자를 의존하고 싶은지입니다.