Respan: Span-02 대 TypeSafe: Jev 1.14
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Respan: Span-02(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
| Respan: Span-02 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Respan | TypeSafe |
| 입력 | US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47) | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) |
| 컨텍스트 윈도우 | 131,072 | 262,144 |
| 최대 출력 | 117,964 | 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
- Respan: Span-02의 입력 토큰 가격이 76% 더 저렴합니다.
- TypeSafe: Jev 1.14는(은) 2.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Respan: Span-02에서 US$0.000035, TypeSafe: Jev 1.14에서 US$0.000147입니다.
자세히 보기
Respan: Span-02는 Respan의 모델이고, TypeSafe: Jev 1.14는 TypeSafe의 모델입니다. 둘 다 decisions 카테고리에 속하며, 이는 출력이 자유로운 산문이 아니라 결정이라는 뜻이고, 둘 다 2026년 10월에 며칠 차이로 출시되었습니다. Jev 1.14가 먼저 도착했고 Span-02가 이틀 뒤에 뒤따랐습니다. 둘 중에서 고르고 있다면, 근본적으로 다른 두 도구 사이에서 고르는 것이 아니라 같은 종류의 워크로드를 겨냥한 두 제공자 사이에서 고르는 것입니다.
가장 구체적인 차이는 컨텍스트입니다. Jev 1.14는 최대 262144 토큰을 받아들이는데, 이는 Span-02가 받아들이는 131072 토큰의 두 배이므로, 프롬프트에 긴 문서, 큰 코드 트리 또는 긴 대화 기록이 포함된다면 Jev 1.14는 무언가를 잘라내야 하기 전에 훨씬 더 많은 여유를 줍니다. 입력 모달리티에서는 둘이 일치합니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 받아들이고, 둘 다 결정을 유일한 출력 유형으로 반환합니다. 어느 모델도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 둘 중 어느 쪽이든 API를 통해 샘플링 동작이나 그와 비슷한 손잡이를 조정할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 정성적 비교는 도구, 구조화된 출력 또는 추론을 제공하는 데 혼자만 있는 모델을 보여주지 않으므로, 한쪽이 가지고 다른 쪽이 lacks한 능력은 여기에 없습니다. 가격에서는 Span-02가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, 출력 가격은 둘 사이에 의미 있게 다르지 않습니다.
실용적인 선택을 위해서는 컨텍스트 요구사항부터 시작하십시오. 작업이 131072 토큰 안에 편안히 들어가고 입력 비용이 중요하다면, Span-02가 합리적인 기본값입니다. 더 저렴한 입력 옵션이고 같은 텍스트 및 이미지 입력을 처리하기 때문입니다. 그 한계 근처나 그 이상에서 일상적으로 작업하거나, 입력을 청킹하고 요약하는 데 엔지니어링 시간을 쓰고 싶지 않다면, Jev 1.14가 더 잘 맞습니다. 더 큰 창이 그 제약을 없애주기 때문입니다. 둘 다 결정을 내보내고 어느 쪽도 추가 파라미터를 노출하지 않으므로, 애플리케이션의 결정 로직은 둘 사이에서 형태를 바꿀 필요가 없습니다. 전달할 수 있는 컨텍스트의 양과 입력 가격만 다릅니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14로 향하게 하고, 평소의 요청 구조를 유지한 채, model 필드를 respan/span-02 또는 typesafe/jev-1.14로 설정하십시오. 둘 사이를 전환하는 것은 그 모델 id에 대한 한 줄 변경이며, 요청 형식, 메시지 배열 또는 응답 처리에 다른 편집은 없습니다. 그래서 종이 위에서 결정하기보다 두 모델을 자신의 트래픽에 대해 테스트하는 것이 저렴합니다.
다른 쪽이 더 큼에도 불구하고 더 저렴한 모델이 여전히 올바른 선택인 경우가 하나 있습니다. 입력이 짧다면, 예를 들어 짧은 지시와 함께 오는 단일 이미지, 또는 결정이 필요한 짧은 텍스트 조각이라면, Jev 1.14의 추가 컨텍스트는 아무것도 사주지 않고, Span-02의 더 낮은 입력 가격이 그 워크로드에 더 경제적인 선택이 되게 합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "respan/span-02"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