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api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))와(과) Nace.AI: Drex v2.0(US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
| LiquidAI: d1 | Nace.AI: Drex v2.0 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | Nace.AI |
| 입력 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283) |
| 캐시 읽기 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 131,072 |
| 최대 출력 | 58,982 | 117,964 |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 1. | 2026. 10. 12. |
LiquidAI: d1은 LiquidAI의 decisions 모델로, 2026년 10월 1일에 출시되었습니다. Nace.AI: Drex v2.0은 Nace.AI의 decisions 모델로, 2026년 10월 12일에 출시되었습니다. 둘 다 같은 범주에 속하는데, 이는 자유 형식의 산문이 아니라 결정을 출력으로 반환하도록 만들어졌다는 뜻이며, 둘 다 api14를 통해 나란히 제공됩니다. 두 제공자는 별개의 회사이므로, 둘 중 하나를 고르는 것은 두 모델 id 사이의 선택이자 두 벤더 사이의 선택이기도 합니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트 윈도우입니다. Drex v2.0은 최대 131072 토큰을 받아들이는데, 이는 d1이 받아들이는 65536 토큰의 두 배이므로, 한 번의 호출에서 대략 두 배의 입력을 담을 수 있습니다. 다른 차이는 입력 모달리티입니다. d1은 텍스트와 이미지를 모두 받아들이는 반면, Drex v2.0은 텍스트만 받아들입니다. 출력에서는 둘이 같습니다. 둘 다 결정을 반환하며, 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 어느 쪽이든 요청 본문을 통해 샘플링 동작이나 이와 유사한 설정을 조정할 수 없습니다. 정성적 비교에서는 d1을 더 저렴한 입력 측으로 표시하는 반면, 출력 가격은 둘 사이에 유의미하게 다르지 않으므로, d1이 비용 우위를 갖는 곳은 입력 측입니다.
실용적인 선택을 위해서는 모델에 무엇을 입력하는지부터 시작하십시오. 입력에 이미지가 포함된다면, 예를 들어 모델이 결정을 내리기 전에 읽어야 하는 스크린샷, 스캔한 양식 또는 다이어그램이라면, d1이 둘 중 그런 입력을 받을 수 있는 유일한 모델이므로 기본 선택입니다. 입력이 긴 텍스트라면, 예를 들어 함께 고려해야 하는 대형 정책 문서, 긴 녹취록 또는 대량의 레코드 묶음이라면, Drex v2.0이 더 적합한데, 컨텍스트 윈도우가 두 배로 크고 d1은 작업을 잘라내거나 분할하도록 강제하기 때문입니다. 입력이 이미지가 없는 짧거나 중간 정도의 텍스트라면 둘 다 처리할 수 있으며, d1의 더 저렴한 입력 측이 합리적인 첫 선택이 되고, 프롬프트가 d1이 담을 수 있는 범위를 넘어 커질 때 Drex v2.0이 대체 선택이 됩니다.
api14가 OpenAI 호환 API를 제공하므로 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 평소의 요청 형태를 유지하며, model 필드를 원하는 id로 설정하십시오. LiquidAI 모델에는 "liquid/d1"을, Nace.AI 모델에는 "nace-ai/drex-v2.0"을 사용하십시오. 요청의 나머지 모든 것은 그대로 유지되므로, 둘 사이를 전환하는 것은 model id를 한 줄 바꾸는 일이며, 따라서 확정하기 전에 두 모델을 자신의 입력으로 시험해 보는 비용이 저렴합니다. 어느 모델도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 요청 본문은 둘 다 받아들이는 필드로 유지하고 적용되지 않을 튜닝 옵션은 보내지 마십시오.
텍스트 전용 작업에서도 Drex v2.0이 이기는 경우가 하나 있습니다. 작업이 정말로 더 큰 윈도우를 필요로 하고 입력을 분할하면 결정에 중요한 컨텍스트가 손실될 때입니다. 긴 문서에 대한 단일 호출은, 청크에 대한 여러 호출의 결정을 그 후에 조정해야 하는 경우보다 더 신뢰할 수 있으며, 바로 이 지점에서 두 배의 컨텍스트가 제값을 합니다. 반대로 이미지가 입력의 일부라면, 길이와 무관하게 d1이 유일한 선택으로 남습니다.
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1"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);