Free Models Router 대 ScaleDown: Extract
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Free Models Router(무료)와(과) ScaleDown: Extract(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Free Models Router | ScaleDown: Extract | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenRouter | ScaleDown |
| 입력 | - | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 컨텍스트 윈도우 | 200,000 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | - | 900,000 |
| 입력 | text, image | text, image, file |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 2. 1. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- ScaleDown: Extract는(은) 5.0배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Free Models Router만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Free Models Router만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Free Models Router만 지원합니다.
자세히 보기
Free Models Router는 OpenRouter의 텍스트 모델이며, 모델 id openrouter/free로 등록되어 있습니다. ScaleDown: Extract는 ScaleDown의 텍스트 모델이며, 모델 id scaledown/extract로 등록되어 있습니다. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고 둘 다 텍스트 출력을 반환하므로, 기본 형태 수준에서는 같은 작업을 수행합니다. 콘텐츠를 보내면 텍스트를 돌려받습니다. 차이는 얼마나 많이 보낼 수 있는지와 응답을 얼마나 제어할 수 있는지에서 드러납니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트입니다. ScaleDown: Extract는 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도를 가지며 Free Models Router는 200,000 토큰이므로, 자료가 길 때 선택할 것은 ScaleDown입니다. ScaleDown은 또한 텍스트와 이미지와 함께 파일 입력도 받아들이는 반면, Free Models Router는 텍스트와 이미지만 받아들입니다. 반대 방향으로, Free Models Router는 다양한 매개변수를 노출합니다: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency 및 presence 패널티, repetition 패널티, seed, stop, logprobs 및 top_logprobs, response_format, structured_outputs, tool_choice 및 tools, 그리고 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 같은 추론 제어입니다. ScaleDown: Extract는 max_tokens만 지원합니다. 따라서 Free Models Router는 도구 호출, 구조화된 출력, 추론 제어를 갖춘 모델이고, ScaleDown은 더 큰 윈도와 파일 입력을 갖춘 모델입니다.
실무에서는 작업이 매우 큰 입력에 대한 추출이나 요약이고, 특히 그 입력이 파일로 도착하며, 평문 텍스트 답변이면 충분할 때 ScaleDown: Extract를 선택하십시오. 작업에 함수 호출, 신뢰할 수 있는 JSON 스키마, 또는 명시적 추론 노력이 필요하고 입력이 200,000 토큰 안에 여유 있게 들어갈 때 Free Models Router를 선택하십시오. 파이프라인이 seed나 temperature 같은 샘플링 제어에 의존하거나 점수 산정을 위한 로그 확률에 의존한다면, Free Models Router가 둘 중 유일하게 그것들을 제공합니다.
api14를 통해 어느 쪽을 호출하든 같은 호출입니다. 둘 다 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에서 제공되므로, 기존 클라이언트, messages 배열, 인증을 그대로 유지하고 요청 본문의 모델 id만 openrouter/free와 scaledown/extract 사이에서 바꾸면 됩니다. 요청 형태에서 달라질 필요는 없지만, 대상 모델이 나열하지 않은 매개변수는 빼야 합니다. ScaleDown: Extract는 max_tokens만 받아들이기 때문입니다.
더 작은 모델이 여전히 이기는 경우가 있습니다. 작업이 도구, 구조화된 출력, 또는 추론 노력이 필요한 짧은 프롬프트라면, ScaleDown: Extract의 추가 컨텍스트는 아무것도 얻어 주지 못하고 Free Models Router가 더 적합합니다. 입력과 출력에 대한 정성적 가격 필드는 둘 사이에 의미 있게 다르지 않으므로, 여기서 비용은 결정 요인이 아닙니다. 컨텍스트 크기, 파일 입력, 매개변수 지원이 결정 요인입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openrouter/free"에서 "scaledown/extract"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.chat.completions.create({
"model": "scaledown/extract",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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