LiquidAI: d1 대 ScaleDown: Classify-1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 LiquidAI: d1(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))와(과) ScaleDown: Classify-1(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| LiquidAI: d1 | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | LiquidAI | ScaleDown |
| 입력 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 캐시 읽기 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 58,982 | 900,000 |
| 입력 | text, image | text, image, file |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 1. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- LiquidAI: d1의 입력 토큰 가격이 50% 더 저렴합니다.
- ScaleDown: Classify-1는(은) 15.3배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 LiquidAI: d1에서 US$0.000070, ScaleDown: Classify-1에서 US$0.000140입니다.
자세히 보기
LiquidAI: d1은 LiquidAI의 결정 모델로, 2026-10-01에 출시되었습니다. ScaleDown: Classify-1은 ScaleDown의 결정 모델로, 2026-10-13에 출시되었습니다. 둘 다 decisions 카테고리에 속하는데, 이는 출력이 자유 형식의 산문이 아니라 결정이라는 뜻이므로, 작성된 답변보다는 입력에 대한 판정을 원할 때 이들을 호출합니다. 두 모델 모두 지원되는 파라미터를 노출하지 않으므로, 제공자가 설정한 기본값으로 작업하게 됩니다.
두 모델은 컨텍스트와 입력 처리에서 가장 크게 다릅니다. ScaleDown: Classify-1은 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받아들이고 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지는 반면, LiquidAI: d1은 텍스트와 이미지만 받아들이고 65,536 토큰을 가집니다. 따라서 ScaleDown이 훨씬 큰 컨텍스트를 가진 모델이며, 둘 중 파일을 직접 받을 수 있는 유일한 모델입니다. 둘 다 출력 모달리티로 결정을 반환하므로, 돌아오는 것의 형태는 비교 가능합니다. 가격 면에서 LiquidAI: d1이 입력에서 둘 중 더 저렴하며, 출력 가격은 둘 사이에 유의미한 차이가 없으므로 비용 차이는 대부분 입력 쪽에서 나타날 것입니다.
실용적인 선택을 위해서는, 입력이 텍스트나 이미지이고 65,536 토큰 안에 여유 있게 들어가며 입력 비용이 중요할 때 LiquidAI: d1을 선택하세요. 입력에서 더 저렴한 옵션이기 때문입니다. 파일을 넣어야 할 때, 텍스트나 이미지 페이로드가 커서 65,536 토큰이 실제 제약이 될 때, 또는 긴 문서나 단일 호출의 많은 예시를 위해 1,000,000 토큰 윈도우의 여유를 원할 때 ScaleDown: Classify-1을 선택하세요. 작업이 짧은 스니펫이나 단일 이미지에 대한 짧은 분류라면 LiquidAI: d1이 보통 더 가벼운 선택이고, 작업이 전체 문서, 첨부 파일 또는 긴 이력을 포함한다면 ScaleDown: Classify-1이 그것들을 받아들일 수 있는 모델입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, api14 키와 함께 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. LiquidAI: d1에는 "liquid/d1"을, ScaleDown: Classify-1에는 "scaledown/classify-1"을 사용하세요. 메시지 구조, 헤더, 응답 파싱은 그대로 유지되므로, 하나의 값을 편집하여 모델을 전환하거나 입력 크기나 유형에 따라 요청별로 둘 사이를 라우팅할 수 있습니다.
ScaleDown: Classify-1이 서류상 더 능력이 있음에도 불구하고 더 저렴한 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 입력이 65,536 토큰 안에 들어가는 일반 텍스트나 이미지이고, 입력 지출이 누적되는 대량 결정 호출을 실행한다면, LiquidAI: d1은 더 낮은 입력 가격으로 동일한 결정 출력 모달리티를 제공합니다. ScaleDown: Classify-1의 더 큰 컨텍스트와 파일 지원은 실제로 필요할 때만 이득이 되므로, 작은 텍스트 또는 이미지 전용 결정에는 LiquidAI: d1이 합리적인 기본값으로 남습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "liquid/d1"에서 "scaledown/classify-1"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": "scaledown/classify-1",
"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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