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Perceptron Mk1 vs Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: API 가격, 컨텍스트, 기능 비교 · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perceptron: Perceptron Mk1(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2(US$2.98 / 100만 토큰 (≈ ₩4,009))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

	Perceptron: Perceptron Mk1	Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
제공업체	Perceptron	Sao10K
입력	US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708)	US$2.98 / 100만 토큰 (≈ ₩4,009)
출력	US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075)	US$2.98 / 100만 토큰 (≈ ₩4,009)
컨텍스트 윈도우	32,768	131,072
최대 출력	8,192	16,384
입력	text, image, video	text
출력	text	text
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일	2026. 5. 12.	2024. 8. 28.

주요 차이점

Perceptron: Perceptron Mk1의 입력 토큰 가격이 82% 더 저렴합니다.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2의 출력 토큰 가격이 43% 더 저렴합니다.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(131,072 토큰)를 읽습니다.
추론 강도 조절은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perceptron: Perceptron Mk1에서 US$0.00315, Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2에서 US$0.00446입니다.

자세히 보기

Perceptron: Perceptron Mk1은 Perceptron의 텍스트 모델로, 2026-05-12에 출시되었습니다. Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2는 Sao10K에서 나왔으며 2024-08-28에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 텍스트 카테고리 모델로 제공되며, 둘 다 텍스트를 유일한 출력 모달리티로 반환하므로, 어느 쪽으로 생성하든 결과는 텍스트로 돌아옵니다.

두 모델이 가장 뚜렷하게 갈리는 지점은 컨텍스트, 모달리티, 추론입니다. Perceptron Mk1은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받는 반면, Euryale 모델은 텍스트만 받습니다. 따라서 프롬프트에 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지, 비디오 클립을 서면 지시와 함께 포함해야 할 때는 Perceptron Mk1이 선택지가 됩니다. Euryale 모델은 컨텍스트 윈도우가 더 커서 Perceptron Mk1의 32768 토큰에 비해 131072 토큰이므로, 한 번의 호출에 훨씬 많은 텍스트를 담을 수 있습니다. 이는 긴 문서, 긴 녹취록, 대량의 참고 자료에 중요합니다. Perceptron Mk1은 둘 중 추론 지원으로 설명되는 유일한 모델이며, 파라미터 집합에 include_reasoning과 reasoning이 포함되어 있어, 모델이 답하기 전에 문제를 풀어나가게 하고 싶을 때 선택할 모델입니다. 반면 Euryale 모델은 logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed, stop을 포함한 더 넓은 샘플링 및 제어 파라미터를 노출하므로, 텍스트가 생성되는 방식을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. 구조화된 출력에서는 둘이 실질적으로 다르지 않으며, 어느 쪽도 도구를 지원하는 유일한 모델로 특별히 꼽히지 않습니다.

둘 중 하나를 고를 때는 입력의 형태부터 시작하세요. 작업에 이미지나 비디오가 포함되면 Perceptron Mk1만 받을 수 있으므로 결정은 이미 끝난 것입니다. 작업이 텍스트 전용이지만 자료가 매우 길다면 Euryale 모델의 더 큰 컨텍스트가 실질적인 이점이며, 추가 노브(재현성을 위한 seed, 방향 조정을 위한 logit_bias, 반복 텍스트를 위한 repetition_penalty)는 출력을 조정하고 싶은 생성 작업에 적합합니다. 작업이 명시적 추론의 이점을 보는 텍스트 문제라면 Perceptron Mk1을 호출할 모델입니다. 비용에서는 입력은 Perceptron Mk1이 더 저렴하고, 출력은 Euryale 모델이 더 저렴하므로, 더 저렴한 선택은 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다. 실시간 가격 표가 현재 수치를 보여줍니다.

어느 모델을 호출하든 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 같은 방식으로 작동합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. Perceptron Mk1을 사용하려면 model id를 perceptron/perceptron-mk1로 설정하세요. Euryale 모델을 사용하려면 sao10k/l3.1-euryale-70b로 설정하세요. 요청 본문의 나머지는 모두 같은 형태를 유지하므로, 모델 전환은 model id를 한 줄 바꾸는 일입니다. 파라미터가 두 모델에서 동일하지 않다는 점을 명심하세요. Perceptron Mk1은 reasoning과 include_reasoning을 지원하지만 Euryale 모델은 지원하지 않고, Euryale 모델은 logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed, stop을 지원하지만 Perceptron Mk1은 지원하지 않습니다. 대상 모델이 나열한 파라미터만 보내면 같은 코드 경로가 둘 다 처리합니다.

추론이 필요하지 않은 경우에도 Euryale 모델이 더 나은 선택인 상황이 있습니다. 입력이 순수 텍스트이고 길다면, 131072 토큰 컨텍스트 덕분에 32768 토큰 윈도우에서는 필요했을 청킹이나 검색 작업을 피할 수 있고, 응답이 호출의 대부분을 차지할 때는 더 저렴한 출력 가격이 도움이 됩니다. 이미지, 비디오, 추론이 작업의 일부라면 Perceptron Mk1이 여전히 더 적합합니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perceptron/perceptron-mk1"에서 "sao10k/l3.1-euryale-70b"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

Perceptron: Perceptron Mk1 상세 정보 및 플레이그라운드 →Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 상세 정보 및 플레이그라운드 →

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": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 대 Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

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