ScaleDown: Extract 대 XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 ScaleDown: Extract(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))와(과) XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)(무료)를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| ScaleDown: Extract | XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) | |
|---|---|---|
| 제공업체 | ScaleDown | XingChen |
| 입력 | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 | 262,144 |
| 최대 출력 | 900,000 | 235,929 |
| 입력 | text, image, file | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 13. | 2026. 10. 16. |
주요 차이점
- ScaleDown: Extract는(은) 3.8배 더 긴 컨텍스트(1,000,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)만 지원합니다.
자세히 보기
ScaleDown: Extract는 2026-10-13에 출시된 ScaleDown의 텍스트 모델입니다. XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)는 2026-10-16에 출시된 XingChen의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 채팅 모델로 제공되며, 둘 다 텍스트 카테고리에 등록되어 있습니다. 이름은 포지셔닝에 대해 뭔가를 알려줍니다. Extract는 목적에 맞게 설계된 추출 모델처럼 들리며, Xing4.0 29B A4B는 무료 티어를 갖춘 범용 채팅 및 추론 모델입니다.
두 모델은 컨텍스트와 모달리티에서 가장 크게 다릅니다. ScaleDown: Extract는 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며, 이는 둘 중 더 큰 쪽이고, 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 받아 텍스트 출력을 생성합니다. XingChen: Xing4.0 29B A4B는 262,144 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가지며 텍스트만 받습니다. 파라미터에서는 구분이 반대 방향으로 흐릅니다. XingChen은 긴 샘플링 및 제어 파라미터 목록을 노출합니다. frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning 및 include_reasoning입니다. ScaleDown: Extract는 max_tokens만 지원합니다. 따라서 XingChen은 둘 중 유일하게 도구 호출, 구조화된 출력 및 추론을 갖춘 모델이며, ScaleDown은 유일하게 이미지와 파일을 받고 더 큰 컨텍스트를 가진 모델입니다.
실무에서는 선택이 이러한 차이에서 직접 따라옵니다. 작업에 긴 문서, 이미지 또는 파일 입력이 포함되거나, 매우 많은 양의 자료를 담아야 하는 단일 프롬프트가 포함된다면, ScaleDown: Extract가 자연스러운 선택입니다. 더 큰 컨텍스트와 멀티모달 입력 지원 때문입니다. 작업에 함수 호출, JSON 스키마 제약 출력 또는 가시적인 추론 패스가 필요하다면, XingChen: Xing4.0 29B A4B가 선택입니다. 이는 ScaleDown: Extract가 노출하지 않는 기능이기 때문입니다. 이러한 기능이 중요하지 않은 단순 텍스트 생성에서는 둘 중 어느 것이든 괜찮으며, 이 페이지의 실시간 가격 표가 여기에 적힌 어떤 것보다 더 나은 안내가 됩니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. 엔드포인트가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 채팅 완성 요청을 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 모델을 전환하려면 그 문자열만 "scaledown/extract"에서 "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free"로 또는 그 반대로 바꾸면 됩니다. 요청 본문, 인증 헤더 및 응답 파싱은 그대로 유지됩니다. 한 가지 주의할 점은 파라미터입니다. tools, response_format 또는 reasoning 필드를 보내면 XingChen에 적용되며 max_tokens만 받는 ScaleDown: Extract에서는 지원되지 않습니다. 따라서 하나의 공유 페이로드가 아니라 모델별 파라미터 세트를 유지하세요.
그런데도 다른 모델이 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 이미 도구 호출 또는 구조화된 출력 파이프라인에 XingChen을 사용 중이고 짧은 텍스트 답변만 필요하다면, XingChen에 머무는 것이 두 번째 통합을 피할 수 있습니다. 반대로 문서 작업을 위해 ScaleDown: Extract를 사용 중이고 빠른 일반 텍스트 완성이 필요하다면, 거기에 머무는 것이 설정에 또 다른 모델 id를 추가하는 것을 피할 수 있습니다. 어느 모델도 엄격히 더 낫지는 않습니다. 결정 요인은 컨텍스트 크기, 멀티모달 입력, 그리고 도구, 구조화된 출력 또는 추론이 필요한지 여부입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "scaledown/extract"에서 "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free"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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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