ScaleDown: Classify-1 tegen TypeSafe: Jev 1.14
Een vergelijking naast elkaar van ScaleDown: Classify-1 (US$ 0,14 / 1M tekstdelen (≈ € 0,12)) 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
| ScaleDown: Classify-1 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | ScaleDown | TypeSafe |
| Invoer | US$ 0,14 / 1M tekstdelen (≈ € 0,12) | US$ 0,15 / 1M tekstdelen (≈ € 0,13) |
| Contextvenster | 1.000.000 | 262.144 |
| Maximale output | 900.000 | 235.929 |
| Invoer | text, image, file | text, image |
| Uitvoer | decisions | decisions |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 13 okt 2026 | 14 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- ScaleDown: Classify-1 leest 3.8× meer context (1.000.000 tokens).
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,000140 met ScaleDown: Classify-1 en US$ 0,000147 met TypeSafe: Jev 1.14.
In detail
ScaleDown: Classify-1 is een decisions-model van ScaleDown, en TypeSafe: Jev 1.14 is een decisions-model van TypeSafe. Beide zijn gebouwd om decisions te retourneren in plaats van vrije tekst, dus geen van beide is een algemeen chat- of schrijfmodel. Ze zijn een dag na elkaar uitgebracht, met Classify-1 op 2026-10-13 en Jev 1.14 op 2026-10-14, en beide vallen in dezelfde decisions-categorie. Als je tussen hen kiest, zijn de betekenisvolle verschillen de contextgrootte en wat je kunt invoeren, niet de vorm van de uitvoer.
De grootste splitsing is het contextvenster. Classify-1 accepteert tot 1.000.000 tokens, terwijl Jev 1.14 262.144 tokens accepteert, dus Classify-1 is degene die je pakt wanneer je invoer erg groot is. De invoermodaliteiten verschillen ook: Classify-1 neemt tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, terwijl Jev 1.14 alleen tekst en afbeeldingen neemt. Beide retourneren decisions als hun enige uitvoermodaliteit, en geen van beide vermeldt ondersteunde parameters, dus je moet geen afstemknoppen verwachten naast het model-id en de invoer zelf. Qua prijs zijn de twee ongeveer hetzelfde voor invoer, en er is geen vermeld verschil voor uitvoer, dus kosten zijn hier niet de beslissende factor.
Voor praktische selectie begin je met de invoer. Als je een lang document classificeert of er beslissingen over neemt, een grote batch records, of iets dat het volledige venster van een miljoen tokens nodig heeft, is Classify-1 de natuurlijke keuze. Als je taak ook bestandsuploads omvat in plaats van geplakte tekst of afbeeldingen, is Classify-1 de enige van de twee die bestand als invoermodaliteit vermeldt. Jev 1.14 past bij taken die binnen 262.144 tokens blijven en als tekst of afbeeldingen binnenkomen, waar het kleinere venster geen beperking is. Omdat beide decisions uitsturen en geen parameters beschikbaar stellen, gaat de beslissingsregel vooral over of je payload past en in welk formaat die binnenkomt.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande client op api14, stuurt een verzoek in de gebruikelijke chat completions-vorm en stelt het model-veld in op het id dat je wilt. Schakelen tussen hen is een wijziging van één regel: gebruik "scaledown/classify-1" voor Classify-1 en "typesafe/jev-1.14" voor Jev 1.14. Niets anders in je verzoekstructuur hoeft te veranderen, en omdat geen van beide modellen ondersteunde parameters vermeldt, kun je je payload minimaal houden en het model-id de keuze laten dragen.
Er is één geval waarin Jev 1.14 toch de betere keuze is, ook al heeft Classify-1 het grotere venster en een extra invoermodaliteit. Als je invoer tekst of afbeeldingen is en comfortabel binnen 262.144 tokens past, en je gewoon de voorkeur geeft aan het TypeSafe-model of er al op gestandaardiseerd bent, is er in de feiten hierboven geen capaciteitsreden om ervan af te stappen. De twee zijn ongeveer even duur qua invoer, dus bij Jev 1.14 blijven kost je aan die kant niets extra, en het retourneert decisions net als Classify-1. Pak Classify-1 wanneer grootte of bestandsinvoer de knoop doorhakt; anders is elk van beide modellen een redelijke keuze.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "scaledown/classify-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