Perceptron: Perceptron Mk1 대 Thinking Machines: Inkling Small
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perceptron: Perceptron Mk1(US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708))와(과) Thinking Machines: Inkling Small(US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Perceptron: Perceptron Mk1 | Thinking Machines: Inkling Small | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Perceptron | Thinking Machines |
| 입력 | US$0.52 / 100만 토큰 (≈ ₩708) | US$1.58 / 100만 토큰 (≈ ₩2,123) |
| 출력 | US$5.25 / 100만 토큰 (≈ ₩7,075) | US$4.20 / 100만 토큰 (≈ ₩5,660) |
| 캐시 읽기 | - | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 컨텍스트 윈도우 | 32,768 | 524,288 |
| 최대 출력 | 8,192 | 262,144 |
| 입력 | text, image, video | text, image, audio |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 5. 12. | 2026. 7. 30. |
주요 차이점
- Perceptron: Perceptron Mk1의 입력 토큰 가격이 67% 더 저렴합니다.
- Thinking Machines: Inkling Small의 출력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- Thinking Machines: Inkling Small는(은) 16.0배 더 긴 컨텍스트(524,288 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Thinking Machines: Inkling Small만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Perceptron: Perceptron Mk1만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perceptron: Perceptron Mk1에서 US$0.00315, Thinking Machines: Inkling Small에서 US$0.00368입니다.
자세히 보기
퍼셉트론: Perceptron Mk1은 Perceptron의 텍스트 모델로, 2026년 5월 12일에 출시되었습니다. Thinking Machines: Inkling Small은 Thinking Machines의 텍스트 모델로, 그보다 나중인 2026년 7월 30일에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 제공되며 둘 다 멀티모달 입력을 받고 텍스트를 반환하므로, 둘 사이의 선택은 얼마나 많은 컨텍스트가 필요한지, 어떤 종류의 미디어를 입력하는지, 그리고 어떤 요청 파라미터에 의존하는지에 달려 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트 윈도우입니다. Inkling Small은 524288 토큰의 컨텍스트를 지원하며, 이는 Perceptron Mk1이 허용하는 32768 토큰보다 훨씬 큽니다. 입력에서 Perceptron Mk1은 텍스트, 이미지, 비디오를 받는 반면, Inkling Small은 텍스트, 이미지, 오디오를 받습니다. 따라서 비디오 입력은 Perceptron Mk1을 가리키고 오디오 입력은 Inkling Small을 가리킵니다. 둘 다 텍스트만 출력합니다. 파라미터에서도 다릅니다. Perceptron Mk1이 구조화된 출력을 노출하는 쪽이며, 이는 응답이 스키마를 준수해야 할 때 중요합니다. Inkling Small이 도구를 지원하는 쪽이므로 함수 호출과 도구 기반 워크플로에 선택할 쪽입니다. Perceptron Mk1은 또한 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, temperature, top_k, top_p를 나열합니다. Inkling Small은 이에 더해 logit_bias, min_p, reasoning_effort, repetition_penalty, seed, stop, tool_choice, tools를 나열합니다. 추론 지원은 여기서 의미 있는 차별점이 아닙니다.
실용적인 선택을 위해서는, 작업이 구조화된 출력에 달려 있을 때, 텍스트와 함께 비디오를 보내야 할 때, 또는 입력에서 더 저렴한 모델을 원할 때 Perceptron Mk1을 선택하십시오. 작업에 32768 토큰에 들어가지 않는 긴 문서가 포함될 때, 오디오 입력이 필요할 때, 도구 또는 함수 호출이 필요할 때, 또는 출력에서 더 저렴한 모델을 원할 때 Inkling Small을 선택하십시오. 워크로드가 혼합되어 있다면, 컨텍스트 한도가 보통 가장 먼저 확인할 사항입니다. 큰 것은 Perceptron Mk1에 전혀 들어가지 않으므로 결정은 자동으로 내려집니다. 컨텍스트가 넉넉히 들어가고 스키마 제약 응답이 필요하다면, Perceptron Mk1의 구조화된 출력 지원이 더 단순한 옵션입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 동일한 OpenAI 호환 표면을 사용합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. Perceptron Mk1에는 perceptron/perceptron-mk1을, Inkling Small에는 thinkingmachines/inkling-small을 사용하십시오. 선택한 모델이 지원하는 파라미터만 사용한다면 주변 코드, 메시지 포맷팅, 응답 파싱은 동일하게 유지되므로, 요청을 옮기기 전에 그 목록을 확인할 가치가 있습니다. tool_choice와 tools는 Inkling Small에만 존재하고, structured_outputs는 Perceptron Mk1에만 존재한다는 점을 명심하십시오. 이 페이지의 실시간 가격 표는 각각의 현재 요금을 보여주므로, 확정하기 전에 거기서 입력 및 출력 가격을 비교하십시오.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 구조화된 출력 때문에 이미 Perceptron Mk1을 사용하고 있지만 프롬프트가 컨텍스트 한도를 넘어 커진다면, Inkling Small이 대안입니다. 비록 그 파라미터는 없지만 말입니다. 반대로 Inkling Small에서 도구 호출이 필요하지만 워크플로가 엄격한 출력 스키마도 요구한다면, 형태를 만드는 일을 직접 처리하거나, 그 특정 호출은 Perceptron Mk1에 유지해야 합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perceptron/perceptron-mk1"에서 "thinkingmachines/inkling-small"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": "thinkingmachines/inkling-small",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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