Respan: Span-02 tegen TypeSafe: Jev 1.14
Een vergelijking naast elkaar van Respan: Span-02 (US$ 0,04 / 1M tekstdelen (≈ € 0,03)) 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
| Respan: Span-02 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Respan | TypeSafe |
| Invoer | US$ 0,04 / 1M tekstdelen (≈ € 0,03) | US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13) |
| Contextvenster | 131.072 | 262.144 |
| Maximale output | 117.964 | 235.929 |
| Invoer | text, image | text, image |
| Uitvoer | decisions | decisions |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 16 okt 2026 | 14 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Respan: Span-02 is 76% goedkoper op inputtokens.
- TypeSafe: Jev 1.14 leest 2.0× meer context (262.144 tokens).
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000035 met Respan: Span-02 en US$ 0,000147 met TypeSafe: Jev 1.14.
In detail
Respan: Span-02 is een model van Respan, en TypeSafe: Jev 1.14 is een model van TypeSafe. Beide vallen in de categorie decisions, wat betekent dat hun output geen vrije proza is maar een beslissing, en beide zijn binnen enkele dagen van elkaar uitgebracht in oktober 2026, waarbij Jev 1.14 eerst kwam en Span-02 twee dagen later volgde. Als je tussen hen kiest, kies je tussen twee providers die zich op hetzelfde soort workload richten in plaats van tussen twee fundamenteel verschillende tools.
Het meest concrete verschil is context. Jev 1.14 accepteert tot 262144 tokens, tweemaal de 131072 tokens die Span-02 accepteert, dus als je prompt lange documenten, grote codebomen of uitgebreide gespreksgeschiedenis bevat, geeft Jev 1.14 je aanzienlijk meer ruimte voordat je iets moet inkorten. Op het gebied van inputmodaliteiten komen ze overeen: beide nemen tekst en afbeeldingen aan, en beide retourneren decisions als hun enige outputtype. Geen van beide modellen vermeldt ondersteunde parameters, dus je moet voor geen van beide verwachten dat je samplinggedrag of vergelijkbare knoppen via de API kunt afstellen. De kwalitatieve vergelijking toont geen model dat als enige tools, structured output of reasoning biedt, dus er is hier geen capaciteit die de een heeft en de ander mist. Qua prijs is Span-02 de goedkopere van de twee voor input, terwijl de outputprijs niet wezenlijk verschilt tussen hen.
Voor praktische selectie begin je met de contextvereiste. Als je taak comfortabel binnen 131072 tokens past en inputkosten voor jou belangrijk zijn, is Span-02 de verstandige standaardkeuze, omdat het de goedkopere inputoptie is en dezelfde tekst- en afbeeldingsinputs verwerkt. Als je routinematig nabij of voorbij die limiet werkt, of liever geen engineeringtijd besteedt aan het opsplitsen en samenvatten van inputs, is Jev 1.14 de betere keuze omdat het grotere venster die beperking wegneemt. Omdat beide decisions uitsturen en geen van beide extra parameters beschikbaar stelt, hoeft de beslissingslogica in je applicatie niet van vorm te veranderen tussen hen; alleen het volume aan context dat je kunt doorgeven verschilt, samen met de inputprijs.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI compatible is. Je richt je bestaande OpenAI-client op api14, behoudt je gebruikelijke requeststructuur en stelt het modelveld in op respan/span-02 of typesafe/jev-1.14. Schakelen tussen hen is een wijziging van één regel in dat model-id, zonder andere aanpassingen aan je requestformaat, je berichtenarray of je verwerking van de response. Dat maakt het goedkoop om beide tegen je eigen verkeer te testen in plaats van op papier te beslissen.
Er is één geval waarin het goedkopere model nog steeds de juiste keuze is, ook al is het andere groter. Als je inputs kort zijn, bijvoorbeeld losse afbeeldingen met een korte instructie, of korte tekstfragmenten waarbij je een beslissing nodig hebt, levert de extra context van Jev 1.14 je niets op, en Span-02's lagere inputprijs maakt het de zuiniger keuze voor die workload.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "respan/span-02" 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