Perplexity: Decider Flash V1.2 대 TypeSafe: Jev 1.14
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perplexity: Decider Flash V1.2(US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47))와(과) TypeSafe: Jev 1.14(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Perplexity: Decider Flash V1.2 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Perplexity | TypeSafe |
| 입력 | US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47) | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) |
| 컨텍스트 윈도우 | 262,144 | 262,144 |
| 최대 출력 | 235,929 | 235,929 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 16. | 2026. 10. 14. |
주요 차이점
- Perplexity: Decider Flash V1.2의 입력 토큰 가격이 76% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perplexity: Decider Flash V1.2에서 US$0.000035, TypeSafe: Jev 1.14에서 US$0.000147입니다.
자세히 보기
Perplexity: Decider Flash V1.2는 Perplexity가 만들었고, TypeSafe: Jev 1.14는 TypeSafe가 만들었습니다. 둘 다 api14의 decisions 카테고리에 등록되어 있으므로, 자유 형식의 산문이 아니라 입력을 받아 결정을 반환한다는 같은 넓은 작업을 위해 만들어졌습니다. 출시일도 가깝습니다. Jev 1.14는 2026-10-14에, Decider Flash V1.2는 2026-10-16에 나왔습니다. 둘 중 하나를 고른다면, 결정은 어느 제공자가 일반적으로 더 확립되어 있는지가 아니라, 이 두 결정 모델 중 어느 것이 가지고 있는 입력과 예산에 맞는지에 관한 것입니다.
사양표에서 두 모델은 매우 비슷해 보입니다. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고, 둘 다 결정을 유일한 출력 모달리티로 반환하며, 둘 다 262144 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하므로 한 번의 호출로 보낼 수 있는 자료의 양에서 어느 쪽도 우위가 없습니다. 둘 다 지원하는 파라미터를 나열하지 않았고, 비교 데이터는 도구, 구조화된 출력, 추론 지원을 둘 다에 대해 의미 있게 다르지 않거나 알 수 없음으로 표시합니다. 한 가지 분명한 차이는 비용입니다. Decider Flash V1.2가 입력 가격에서 둘 중 더 저렴합니다. 출력 가격은 데이터에서 구분되지 않으므로 출력 쪽에서 한쪽이 다른 쪽보다 저렴하다고 가정해서는 안 됩니다.
실제 선택에서는 워크로드의 입력 쪽부터 시작하십시오. 대량의 텍스트나 이미지를 보내고 입력 토큰이 청구서를 지배한다면, Decider Flash V1.2가 더 저렴한 선택이며 자연스러운 기본값입니다. 컨텍스트 윈도우가 같으므로 한 모델의 윈도우에는 맞지만 다른 모델에는 맞지 않는 작업은 없습니다. 따라서 긴 문서와 다중 이미지 입력은 어느 쪽에도 적합합니다. 어느 모델도 도구, 구조화된 출력, 추론을 차별화 요소로 광고하지 않으므로, 한쪽이 다른 쪽에 없는 기능을 열어준다는 가정으로 선택하지 마십시오. 입력이 많은 작업에서는 가격으로 선택하고, 자체 평가에서 데이터에 대한 결정 품질 차이가 드러날 때까지는 둘을 상호 교환 가능한 것으로 취급하십시오.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API는 OpenAI 호환 방식이므로 기존 클라이언트, 요청 형태, 인증을 유지하고 모델 id만 바꾸면 됩니다. Decider Flash V1.2에는 "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2"를, Jev 1.14에는 "typesafe/jev-1.14"를 사용하십시오. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고 결정을 반환하므로, 같은 요청 본문을 어느 id로도 향하게 할 수 있습니다. 따라서 자체 입력에 대한 나란히 비교가 간단합니다. 같은 페이로드를 두 id에 대해 실행하고 돌아오는 결정을 비교하십시오.
Jev 1.14를 선택할 합리적인 근거도 있습니다. 비용 차이는 입력에서만 Decider Flash V1.2에 유리하고 출력 가격은 구분되지 않으므로, 총 비용 격차는 입력 비교만으로 시사되는 것보다 작을 수 있습니다. 워크로드의 입력 토큰이 적거나, 자체 테스트에서 Jev 1.14가 자신의 도메인에 대해 더 나은 결정을 낸다면, 더 저렴한 입력 가격은 전환할 만큼 강한 이유가 아닙니다. 두 모델이 컨텍스트, 모달리티, 파라미터에서 얼마나 밀접하게 일치하는지를 고려하면, 현명한 접근은 실제 요청 샘플에서 둘 다 벤치마크하고 결과가 결정하게 하는 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perplexity/pplx-decider-flash-v1.2"에서 "typesafe/jev-1.14"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": "typesafe/jev-1.14",
"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);
더 많은 비교
- LiquidAI: d1 Latest 대 LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest 대 Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest 대 LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest 대 Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest 대 Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest 대 LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest 대 Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 대 LiquidAI: d1.1