Perplexity: Decider Flash V1.2 대 Respan: Span-01
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perplexity: Decider Flash V1.2(US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47))와(과) Respan: Span-01(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Perplexity: Decider Flash V1.2 | Respan: Span-01 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Perplexity | Respan |
| 입력 | US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47) | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | - |
| 최대 출력 | 235,929 | - |
| 입력 | text, image | text |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 16. | 2026. 9. 26. |
주요 차이점
- Perplexity: Decider Flash V1.2의 입력 토큰 가격이 50% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perplexity: Decider Flash V1.2에서 US$0.000035, Respan: Span-01에서 US$0.000070입니다.
자세히 보기
Perplexity: Decider Flash V1.2는 Perplexity의 의사결정 모델로, 2026-10-16에 출시되었습니다. Respan: Span-01은 Respan의 의사결정 모델로, 2026-09-26에 출시되었습니다. 둘 다 자유 형식의 산문이 아니라 의사결정을 출력으로 생성하는, 같은 넓은 작업을 위해 만들어졌으므로, 둘 사이의 선택은 반환하는 결과의 종류가 아니라 입력, 컨텍스트, 가격에 달려 있습니다.
가장 명확한 차이는 각 모델이 받아들이는 입력에 있습니다. Decider Flash V1.2는 텍스트와 이미지 입력을 받으므로, 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지를 지시문과 함께 보내고 그것이 의사결정에 반영되게 할 수 있습니다. Span-01은 텍스트만 받습니다. Decider Flash V1.2는 또한 컨텍스트 길이가 262144 토큰으로 명시되어 있는 반면, Span-01은 컨텍스트 길이가 명시되어 있지 않으므로, 긴 문서나 긴 이력을 다루는 경우 계획을 세울 수 있는 명시된 용량을 가진 쪽은 Decider Flash V1.2입니다. 어느 모델도 지원 파라미터를 명시하지 않으며, 어느 쪽도 도구, 구조화된 출력, 추론을 제공하는 유일한 모델로 표시되어 있지 않으므로, 그 차원들은 둘을 구분하지 않습니다. 가격에서는 Decider Flash V1.2가 입력에서 둘 중 더 저렴합니다. 출력 가격은 의미 있게 다르지 않거나 알 수 없으므로, 그 부분에서는 둘을 비슷한 것으로 취급하십시오.
실무에서는 입력이 순수한 텍스트가 아닐 때, 한 번의 호출로 많은 양의 자료를 넘겨야 할 때, 또는 요청당 많은 토큰을 보내기 때문에 입력 비용이 가장 중요할 때 Decider Flash V1.2를 선택하십시오. 입력이 일반 텍스트이고, 프롬프트가 짧거나 중간 정도이며, 파이프라인 전체에 이미지 처리를 끌고 다니지 않고 간단한 의사결정 호출을 원할 때 Span-01을 선택하십시오. 확실하지 않다면 Decider Flash V1.2로 시작하십시오. 입력 측면에서 Span-01이 하는 모든 것을 포괄하고 이미지 지원과 명시된 컨텍스트 윈도우를 추가하기 때문입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하십시오. 둘 사이의 유일한 변경은 그 문자열입니다. Decider Flash V1.2에는 "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2"를 사용하고 Span-01에는 "respan/span-01"을 사용하십시오. 메시지 구조, 헤더, 응답 파싱은 그대로 유지되므로, 한 줄을 편집하거나 id를 변수로 전달하여 모델을 전환할 수 있습니다.
Span-01은 사실이 뒷받침하는 한 가지 상황에서 여전히 더 나은 선택입니다. 입력이 텍스트만이고 크게 명시된 컨텍스트 윈도우가 필요하지 않다면, 그것은 완벽하게 합리적인 기본값이며, 더 일찍 출시되었으므로 기존 프롬프트와 평가 세트가 이미 그것에 맞춰 조정되었을 수 있습니다. 여기에 나열된 기능 중 Span-01에는 있고 Decider Flash V1.2에는 없는 것은 없으므로, 그 선택은 Span-01이 다른 모델이 할 수 없는 무언가를 하기 때문이 아니라 현재 설정과의 적합성에 관한 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2"에서 "respan/span-01"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": "respan/span-01",
"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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