LiquidAI: d1 대 Perplexity: Decider V1.2
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))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 | Perplexity: Decider V1.2 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | Perplexity |
| 입력 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) |
| 캐시 읽기 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 262,144 |
| 최대 출력 | 58,982 | 235,929 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 1. | 2026. 10. 16. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- Perplexity: Decider V1.2는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 LiquidAI: d1에서 US$0.000070, Perplexity: Decider V1.2에서 US$0.000070입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1은 LiquidAI의 decisions 모델이고, Perplexity: Decider V1.2는 Perplexity의 decisions 모델입니다. 둘 다 같은 범주에 속하므로, 이메일 초안을 작성하거나 함수를 작성하는 데 사용하는 일반 채팅 모델이 아닙니다. 산문이 아니라 결정을 반환받고 싶을 때 이들을 호출합니다. LiquidAI는 2026-10-01에 d1을 출시했고, Perplexity는 2026-10-16에 Decider V1.2를 출시했으므로, 두 모델은 시기적으로 가깝고 같은 작업을 목표로 합니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. Decider V1.2는 최대 262144 토큰을 허용하는 반면 d1은 65536을 허용하므로, Perplexity의 모델은 한 번의 호출에서 약 네 배 많은 입력을 받습니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고, 둘 다 결정을 출력으로 반환하므로, 모달리티 구성은 양쪽이 동일합니다. 두 모델 모두 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 요청 본문을 통해 샘플링이나 이와 유사한 설정을 조정할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 정성적 비교에서는 입력 가격을 동률로 표시하므로, 입력 토큰당 비용은 둘 다 비슷하며, 출력 가격이나 도구, 구조화된 출력, 추론 독점성에서 기록된 의미 있는 차이는 없습니다.
작업 선택에서 결정적인 요소는 모델이 저울질해야 하는 자료의 양입니다. 결정이 긴 문서, 큰 대화 기록, 대량의 검색된 구절 또는 한 번에 여러 이미지에 의존한다면, Decider V1.2가 더 안전한 선택입니다. 컨텍스트 윈도우가 훨씬 크므로 중요한 증거를 잘라낼 가능성이 더 낮습니다. 입력이 짧고 범위가 잘 정해져 있다면 d1이 합리적인 선택이며 입력 가격도 비슷하므로, 특별한 이득 없이 컨텍스트 여유를 맞바꾸는 셈입니다. 증거가 65536 토큰 안에 여유 있게 들어가는 경우에는 어느 모델이든 사용할 수 있으며, 자체 평가에서 어느 제공자의 결정이 더 유용했는지를 기준으로 선택할 수 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 설정합니다. LiquidAI의 모델을 사용하려면 model id를 "liquid/d1"로 설정합니다. Perplexity의 모델을 사용하려면 "perplexity/pplx-decider-v1.2"로 설정합니다. 메시지와 이미지를 포함한 요청의 나머지 부분은 그대로 유지됩니다. 둘 사이 전환은 한 줄 변경이므로, 같은 프롬프트를 두 모델에 실행하고 돌려받는 결정을 비교할 수 있습니다.
컨텍스트가 제약이 아닌 경우에도 d1을 유지할 이유가 있습니다. 입력이 일관되게 짧거나, 이미 LiquidAI의 결정 형식에 맞춰 파이프라인을 조정했거나, 단순히 자신의 데이터에서 그 출력을 더 선호한다면, Decider V1.2의 더 큰 윈도우는 아무것도 사주지 않으며 입력 비용도 비슷합니다. 그런 상황에서 추가 여유는 사용되지 않는 용량이며, 전환을 강제할 만한 나열된 기능 차이는 없습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1"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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