Cloudflare: Clef kontra Inception: Mercury Decide
Porównanie Cloudflare: Clef (0,67 USD / 1M tokenów (≈ 2,63 zł)) i Inception: Mercury Decide (0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Cloudflare: Clef | Inception: Mercury Decide | |
|---|---|---|
| Dostawca | Cloudflare | Inception |
| Wejście | 0,67 USD / 1M tokenów (≈ 2,63 zł) | 0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł) |
| Okno kontekstu | 65 537 | 65 536 |
| Maks. wyjście | 58 983 | 58 982 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | decisions | decisions |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 1 paź 2026 | 30 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Inception: Mercury Decide jest o 90% tańszy na tokenach wejściowych.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000672 USD z Cloudflare: Clef i 0,000070 USD z Inception: Mercury Decide.
Szczegółowo
Cloudflare: Clef to model decyzyjny od Cloudflare, a Inception: Mercury Decide to model decyzyjny od Inception. Oba są wymienione w kategorii decyzji i oba zostały wydane w ciągu jednego dnia od siebie pod koniec 2026 roku, Mercury Decide 30 września, a Clef 1 października. Są bliskimi krewniakami pod względem przeznaczenia: wywołujesz jeden z nich, gdy chcesz, aby model zwrócił decyzję, a nie swobodną prozę.
Ich profile możliwości są niemal identyczne na papierze. Oba przyjmują dane wejściowe w postaci tekstu i obrazu, oba emitują decyzje jako jedyny tryb wyjściowy i oba nie udostępniają żadnych regulowanych parametrów, więc nie ma nic do skonfigurowania poza promptem i identyfikatorem modelu. Okna kontekstowe mają praktycznie ten sam rozmiar, 65537 tokenów dla Clef i 65536 dla Mercury Decide, różnica jednego tokena, która nie zmieni żadnego rzeczywistego obciążenia. Żaden z modeli nie jest oznaczony jako jedyny obsługujący narzędzia, ustrukturyzowane wyjście lub rozumowanie, więc na tych osiach nie ma znaczącego rozróżnienia. Jedyną podaną różnicą jakościową jest cena: Mercury Decide jest tańszy z dwóch pod względem tokenów wejściowych. Cena wyjściowa jest podana jako mniej więcej taka sama, więc różnica kosztów, jaka by nie była, pochodzi od strony wejściowej.
W przypadku większości zadań wybór sprowadza się do tego kosztu wejściowego. Jeśli Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wejściowych, czyli długie dokumenty, duże zestawy obrazów, duże pobrane konteksty lub powtarzane wywołania na tym samym obszernym promptcie, Mercury Decide jest tańszą opcją i naturalnym domyślnym wyborem. Jeśli Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wyjściowych lub w przybliżeniu zrównoważone, oba modele są wystarczająco bliskie, że każdy się nada, i możesz wybrać na innych podstawach, takich jak to, któremu dostawcy już ufasz lub któremu sprzyja Twoja ewaluacja. Ponieważ oba przyjmują obrazy, oba nadają się do zadań łączących zrzuty ekranu, skany lub diagramy z tekstem. Ponieważ żaden z modeli nie obsługuje regulowanych parametrów, nie ma próbkowania ani dostrajania temperatury do rozważenia w decyzji, co usuwa jeden z częstych powodów, by preferować jeden nad drugim.
Wywołanie któregokolwiek z modeli przez api14 to ta sama operacja. API jest zgodne z OpenAI, więc kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie w zwykłym kształcie uzupełnień czatu i ustawiasz pole model na "cloudflare/clef" albo "inception/mercury-decide". Nic innego w treści żądania nie musi się zmieniać: ta sama tablica messages, te same części zawartości obrazu, ten sam nagłówek uwierzytelniania. Przełączanie między nimi to edycja jednego ciągu znaków, co sprawia, że kierowanie danego żądania do preferowanego modelu i testowanie A/B obu na własnym ruchu jest tanie.
Jest jeden przypadek, w którym Clef wciąż jest lepszym wyborem, mimo że Mercury Decide jest tańszy pod względem danych wejściowych. Jeśli Twoja ewaluacja pokazuje, że Clef wytwarza pożądane decyzje bardziej niezawodnie, lub jeśli już zbudowałeś swoje rozwiązanie wokół Cloudflare i chcesz pozostać u tego dostawcy, niewielka różnica w cenie danych wejściowych raczej nie przeważy nad preferencją dotyczącą jakości lub operacyjną. Fakty tutaj nie ustalają, że którykolwiek model jest dokładniejszy, więc traktuj różnicę w cenie jako jedyny twardy czynnik rozstrzygający, a resztę pozostaw własnym testom.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "cloudflare/clef" na "inception/mercury-decide", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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": "inception/mercury-decide",
"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);
Więcej porównań
- LiquidAI: d1 Latest kontra LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest kontra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest kontra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest kontra Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 kontra LiquidAI: d1.1