Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) kontra ScaleDown: Extract
Porównanie Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) (Za darmo) i ScaleDown: Extract (0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) | ScaleDown: Extract | |
|---|---|---|
| Dostawca | Dots Studio | ScaleDown |
| Wejście | - | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) |
| Okno kontekstu | 512 000 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 460 800 | 900 000 |
| Wejście | text, image | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 14 sie 2026 | 13 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- ScaleDown: Extract przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Szczegółowo
Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) to model tekstowy od Dots Studio, wydany jako wersja zapoznawcza w ramach darmowego tagu. ScaleDown: Extract pochodzi od ScaleDown i jest również modelem tekstowym, pozycjonowanym wokół zadań typu ekstrakcja. Oba są udostępniane przez api14 obok siebie, więc wybór między nimi zależy głównie od tego, czego potrzebuje Twoje zadanie, a nie od dostępu.
Najbardziej różnią się kontekstem i tym, o co można je zapytać. ScaleDown: Extract ma większe okno kontekstu, wynoszące milion tokenów w porównaniu do 512 000 dla Dots3-Note Preview, więc może przyjąć znacznie dłuższe dane wejściowe w jednym wywołaniu. Jeśli chodzi o modalności wejściowe, Dots3-Note Preview przyjmuje tekst i obrazy, natomiast ScaleDown: Extract przyjmuje tekst, obrazy i pliki, co daje mu jeszcze jeden sposób odbierania treści. Tam, gdzie Dots3-Note Preview wysuwa się na prowadzenie, jest kontrola: jako jedyny z tej dwójki obsługuje narzędzia, ustrukturyzowane dane wyjściowe i rozumowanie, a także udostępnia szerszy zestaw parametrów, w tym temperature, top_p, max_tokens, response_format, tool_choice, include_reasoning i reasoning. ScaleDown: Extract obsługuje tylko max_tokens, więc masz znacznie mniejszą kontrolę nad tym, jak odpowiada. Oba zwracają wyłącznie tekst.
W praktycznej pracy sięgnij po Dots3-Note Preview, gdy potrzebujesz, aby model wywoływał funkcje, zwracał ustrukturyzowane dane wyjściowe lub dane w kształcie schematu, albo rozumował nad problemem przed udzieleniem odpowiedzi, a także gdy chcesz dostroić zachowanie próbkowania. Obsługuje również dane wejściowe w postaci obrazów, więc mieszane prompty tekstowe i obrazowe są w porządku. Sięgnij po ScaleDown: Extract, gdy zadanie polega głównie na przetworzeniu bardzo dużego zbioru materiału, zwłaszcza gdy materiał ten przychodzi jako pliki, i gdy potrzebujesz jedynie prostego wyniku tekstowego bez wywołań narzędzi czy ustrukturyzowanego formatowania. Jeśli Twoje dane wejściowe mieszczą się w 512 000 tokenów i nie potrzebujesz narzędzi, ustrukturyzowanych danych wyjściowych ani rozumowania, każdy z tych modeli może posłużyć, a tabela cen na tej stronie jest miejscem, w którym sprawdzisz względny koszt przed podjęciem decyzji.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie w zwykłym kształcie uzupełnień czatu i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Przełączanie między nimi oznacza zmianę tylko tego identyfikatora, między "dots-studio/dots-3-note-preview:free" a "scaledown/extract". Otaczający kod, uwierzytelnianie i struktura żądania pozostają takie same, choć warto pamiętać, że ScaleDown: Extract przyjmuje spośród wymienionych parametrów tylko max_tokens, więc wszelkie pola temperature, top_p, tool czy response_format wysyłane dla drugiego modelu nie będą miały do niego zastosowania.
Wciąż istnieją przypadki, w których ScaleDown: Extract jest lepszym wyborem, nawet jeśli lubisz zestaw funkcji Dots3-Note Preview. Jeśli Twój dokument jest dłuższy niż 512 000 tokenów albo przychodzi jako plik, który wolisz przekazać bezpośrednio, większy kontekst i wejście plikowe czynią ScaleDown: Extract bardziej naturalnym dopasowaniem, a jego węższa powierzchnia parametrów utrzymuje wywołanie prostym, gdy wszystko, czego chcesz, to wyekstrahowany tekst z powrotem.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "dots-studio/dots-3-note-preview:free" na "scaledown/extract", 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.chat.completions.create({
"model": "scaledown/extract",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4