Together: Tev1 4B Experimental 대 TypeSafe: Jev 1.13
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Together: Tev1 4B Experimental(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))와(과) TypeSafe: Jev 1.13(US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Together: Tev1 4B Experimental | TypeSafe: Jev 1.13 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Together | TypeSafe |
| 입력 | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) | US$0.15 / 100만 토큰 (≈ ₩198) |
| 컨텍스트 윈도우 | 32,768 | 262,144 |
| 최대 출력 | 8 | 235,929 |
| 입력 | text | text, image |
| 출력 | decisions | decisions |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 30. | 2026. 9. 18. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- TypeSafe: Jev 1.13는(은) 8.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Together: Tev1 4B Experimental에서 US$0.000147, TypeSafe: Jev 1.13에서 US$0.000147입니다.
자세히 보기
Together: Tev1 4B Experimental은 Together의 모델로, decisions 카테고리에 속하며 텍스트를 입력으로 받아 decisions를 출력으로 반환합니다. TypeSafe: Jev 1.13은 TypeSafe에서 나온 모델로, 같은 decisions 카테고리에 속하며 역시 decisions를 반환하지만 텍스트와 이미지 모두를 입력으로 받습니다. 둘 다 일반 채팅 모델이 아니라 의사 결정 지향 모델이므로, 긴 산문이 아니라 선택이나 판정을 원하는 곳에서 사용된다고 예상해야 합니다.
두 모델의 가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. TypeSafe: Jev 1.13은 262144 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하는 반면 Together: Tev1 4B Experimental은 32768 토큰을 지원하므로, Jev 1.13이 훨씬 더 큰 컨텍스트 옵션입니다. Jev 1.13은 텍스트와 함께 이미지 입력도 받아들이지만, Tev1 4B Experimental은 텍스트 전용입니다. 가격 면에서 정성적 비교는 입력 비용을 동률로 표시하므로, 입력 측면에서 어느 모델도 다른 쪽보다 의미 있게 저렴하지 않으며, 현재 수치는 이 페이지의 실시간 가격 표에서 확인하는 것이 좋습니다. 두 모델 모두 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 요청 본문을 통해 샘플링이나 도구 스타일 옵션을 조정할 계획은 세우지 않는 것이 좋습니다.
실용적인 선택을 위해서는, 의사 결정이 대량의 자료에 달려 있을 때, 예를 들어 긴 문서, 큰 로그, 또는 한 번에 저울질해야 하는 텍스트 저장소 전체가 있을 때, 그리고 입력의 일부가 모델이 고려해야 하는 이미지일 때 TypeSafe: Jev 1.13을 선택하세요. 입력이 일반 텍스트이고 32768 토큰 안에 여유 있게 들어갈 때, 즉 더 짧은 프롬프트로 충분한 많은 일상적 의사 결정 작업을 포괄하는 경우에는 Together: Tev1 4B Experimental을 선택하세요. 확실하지 않다면, Jev 1.13의 더 큰 컨텍스트와 이미지 지원 덕분에 더 유연한 기본값이 되며, 입력이 텍스트 전용이고 크기가 적당하다는 것을 알고 있을 때는 Tev1 4B Experimental이 더 단순한 선택입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, chat completions 스타일 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. 두 모델 사이를 전환하려면 그 model id만 바꾸면 되며, Together 모델에는 togethercomputer/tev1-4b-experimental을, TypeSafe 모델에는 typesafe/jev-1.13을 사용합니다. 메시지와 평소 보내는 기타 필드를 포함해 요청의 나머지 모든 것은 그대로 유지되므로, 문자열 하나만 편집하여 두 모델을 비교할 수 있습니다.
Jev 1.13이 더 크고 이미지도 받아들이지만 Together: Tev1 4B Experimental이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 작업이 텍스트 전용이고 프롬프트가 32768 토큰 안에 들어간다면, Jev 1.13의 추가 컨텍스트는 아무것도 얻어 주지 않으며, 입력 가격이 동률이므로 어느 쪽으로 바꾸든 돈을 절약하지도 않습니다. 그런 상황에서는 더 작은 텍스트 전용 모델이 충분히 합리적인 선택이며, 짧은 텍스트 의사 결정의 기본값으로 유지하면서 길거나 이미지가 포함된 경우를 위해 typesafe/jev-1.13을 남겨 둘 수 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "togethercomputer/tev1-4b-experimental"에서 "typesafe/jev-1.13"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-1.13",
"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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