Nace.AI: Drex Max 대 ScaleDown: Classify-1
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Nace.AI: Drex Max(US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283))와(과) ScaleDown: Classify-1(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Nace.AI: Drex Max | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Nace.AI | ScaleDown |
| 입력 | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283) | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 캐시 읽기 | US$0.21 / 100만 토큰 (≈ ₩283) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 235,929 | 900,000 |
| 입력 | text, image | text, image, file |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 21. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- ScaleDown: Classify-1의 입력 토큰 가격이 33% 더 저렴합니다.
- ScaleDown: Classify-1는(은) 3.8배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Nace.AI: Drex Max에서 US$0.000210, ScaleDown: Classify-1에서 US$0.000140입니다.
자세히 보기
Nace.AI: Drex Max는 Nace.AI의 모델이고, ScaleDown: Classify-1은 ScaleDown의 모델입니다. 둘 다 decisions 카테고리에 속하는데, 이는 출력이 자유 형식의 산문이 아니라 결정이라는 뜻이며, 둘 다 2026년 10월에 출시되었습니다. Classify-1은 13일, Drex Max는 21일에 나왔습니다. 둘 중 하나를 고를 때 실질적인 질문은 어느 회사가 더 유명한가가 아니라, 보내야 하는 입력의 형태와 그 양에 어느 쪽이 맞는가입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 입력 유형입니다. Classify-1은 텍스트, 이미지, 파일을 받으며 컨텍스트 윈도우가 더 커서 한 번의 호출에 훨씬 큰 페이로드를 넣을 수 있습니다. Drex Max는 텍스트와 이미지만 받고 컨텍스트 윈도우가 더 작아서 파일은 선택지가 아니며 긴 입력은 잘라내거나 나눠야 합니다. 두 모델 모두 지원 파라미터를 노출하지 않고, 도구, 구조화된 출력, 추론 어느 것도 특별히 내세우지 않으므로 여기서는 그것들이 결정 요인이 아닙니다. 가격에서는 Classify-1이 입력에서 둘 중 더 저렴하고, 출력 가격은 둘 사이에 유의미한 차이가 없습니다.
일상적인 작업에서는 선택이 입력을 따릅니다. 결정 작업이 문서, 스프레드시트, PDF 또는 기타 파일에 의해 좌우된다면 Classify-1이 자연스러운 선택입니다. 파일을 직접 받고 훨씬 많은 컨텍스트를 담을 수 있기 때문이며, 이는 결정의 근거가 긴 문서에 흩어져 있을 때 중요합니다. 작업이 스크린샷, 사진 또는 짧은 텍스트 프롬프트처럼 텍스트와 이미지를 중심으로 구성된다면 Drex Max가 이를 처리하며 게이트웨이의 Nace.AI 쪽에 머무르게 해줍니다. 둘 다 입력을 처리할 수 있는 경우 Classify-1이 더 저렴한 입력 옵션이므로, Drex Max를 선호할 이유가 없다면 합리적인 기본값입니다.
API가 OpenAI 호환이므로 api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 평소의 chat completions 형태로 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하면 됩니다. 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. Drex Max에는 nace-ai/drex-max를, Classify-1에는 scaledown/classify-1을 사용하세요. 메시지 구조, 이미지 부분, 인증은 그대로 유지되므로 그 문자열만 바꿔서 자체 데이터로 두 모델을 비교할 수 있습니다.
Classify-1이 입력에서 더 저렴하고 컨텍스트도 더 크지만 Drex Max가 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 파이프라인이 이미 Nace.AI에 구축되어 있거나, 다른 호출 전반에서 일관성을 위해 특별히 그 제공자 안에 머물고 싶다면, Drex Max는 두 번째 벤더를 끌어들이지 않고 텍스트와 이미지 결정을 처리합니다. 또한 두 릴리스 중 더 최신이며, 이는 해당 카테고리에서 가장 최근 모델을 선호한다면 중요할 수 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "nace-ai/drex-max"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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