Microsoft: Microsoft-Decision-1 tegen TypeSafe: Jev 1.14
Een vergelijking naast elkaar van Microsoft: Microsoft-Decision-1 (US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13)) en TypeSafe: Jev 1.14 (US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Microsoft: Microsoft-Decision-1 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Microsoft | TypeSafe |
| Invoer | US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13) | US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13) |
| Contextvenster | 32.768 | 262.144 |
| Maximale output | 29.491 | 235.929 |
| Invoer | text | text, image |
| Uitvoer | decisions | decisions |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 9 okt 2026 | 14 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- TypeSafe: Jev 1.14 leest 8.0× meer context (262.144 tokens).
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000147 met Microsoft: Microsoft-Decision-1 en US$ 0,000147 met TypeSafe: Jev 1.14.
In detail
Microsoft: Microsoft-Decision-1 is een beslissingsmodel van Microsoft, vermeld onder de model-id microsoft/microsoft-decision-1. TypeSafe: Jev 1.14 is een beslissingsmodel van TypeSafe, vermeld onder de model-id typesafe/jev-1.14. Beide zijn gebouwd om beslissingen te retourneren in plaats van vrije tekst, dus ze vallen in dezelfde categorie en zijn gericht op dezelfde brede taak: een invoer nemen en een keuze of oordeel produceren. De twee providers zijn verschillende bedrijven, en de releasedatums van de providers liggen dicht bij elkaar, met Microsoft-Decision-1 vermeld op 2026-10-09 en Jev 1.14 op 2026-10-14.
Het duidelijkste verschil tussen hen is context en invoermodaliteit. Jev 1.14 heeft het grotere contextvenster met 262144 tokens, terwijl Microsoft-Decision-1 op 32768 tokens zit. Jev 1.14 accepteert ook zowel tekst- als afbeeldingsinvoer, terwijl Microsoft-Decision-1 alleen tekst accepteert. Beide geven beslissingen uit, dus de uitvoerkant heeft dezelfde vorm. Qua prijs zegt de kwalitatieve data dat de invoerprijs gelijk is, dus geen van beide is wezenlijk goedkoper op invoer, en er is geen betekenisvol verschil geregistreerd voor de uitvoerprijs. Geen van beide modellen vermeldt ondersteunde parameters, dus je moet geen afstemmingsknoppen verwachten buiten de basis.
Voor praktische selectie is de beslissende factor meestal hoeveel materiaal het model moet lezen voordat het beslist. Als je invoer een lang document is, een groot transcript, een grote batch records, of iets dat ruim boven de ongeveer dertigduizend tokens zou uitkomen, dan is Jev 1.14 degene om aan te roepen, omdat Microsoft-Decision-1 niet zoveel tegelijk kan bevatten. Hetzelfde geldt als de beslissing afhangt van een afbeelding, een schermafbeelding, een gescand formulier of een diagram, aangezien alleen Jev 1.14 afbeeldingsinvoer accepteert. Microsoft-Decision-1 blijft een redelijke keuze voor kortere, tekstuele beslissingstaken waarbij de invoer comfortabel binnen het contextvenster past en je geen afbeeldingen hoeft te sturen. Aangezien de invoerprijs gelijk is, betaal je in dat opzicht sowieso geen premie, dus laat contextgrootte en modaliteit de keuze bepalen in plaats van kosten.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base-URL, stuurt je verzoek naar het chat completions-endpoint, en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om het model van Microsoft te gebruiken, stel je het model in op microsoft/microsoft-decision-1. Om het model van TypeSafe te gebruiken, stel je het model in op typesafe/jev-1.14. Al het andere in de request body blijft zoals het is, dus wisselen tussen de twee is een wijziging van één regel in de model-id. Als je al werkende code hebt tegen een van hen, kun je de andere vergelijken door die ene string te bewerken en hetzelfde verzoek opnieuw uit te voeren.
Er is één geval waarin het kleinere model nog steeds de betere keuze is. Als je invoer kort is, alleen tekst, en je specifiek het model van Microsoft wilt, dan dekt Microsoft-Decision-1 dat terrein zonder de extra contextcapaciteit die je toch niet zou gebruiken. Het is niet goedkoper op invoer, dus de reden om het te verkiezen is geschiktheid in plaats van prijs: een tekstuele beslissingstaak die binnen 32768 tokens past, valt precies binnen wat het aankan. Voor alles wat langer is, of alles wat een afbeelding bevat, is Jev 1.14 het model om aan te roepen.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "microsoft/microsoft-decision-1" naar "typesafe/jev-1.14", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: d1 Latest tegen LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest tegen Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest tegen LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest tegen Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest tegen Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest tegen LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest tegen Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 tegen LiquidAI: d1.1