LiquidAI: d1-ultra kontra Nace.AI: Drex Max
Porównanie LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)) i Nace.AI: Drex Max (0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,82 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| LiquidAI: d1-ultra | Nace.AI: Drex Max | |
|---|---|---|
| Dostawca | LiquidAI | Nace.AI |
| Wejście | 0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł) | 0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,82 zł) |
| Odczyt z cache | 0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł) | 0,21 USD / 1M tokenów (≈ 0,82 zł) |
| Okno kontekstu | 32 768 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 29 491 | 235 929 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | decisions | decisions |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 15 paź 2026 | 21 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- LiquidAI: d1-ultra jest o 30% tańszy na tokenach wejściowych.
- Nace.AI: Drex Max przyjmuje 8.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000147 USD z LiquidAI: d1-ultra i 0,000210 USD z Nace.AI: Drex Max.
Szczegółowo
LiquidAI: d1-ultra to model decyzyjny od LiquidAI, wydany 15 pazdziernika 2026. Nace.AI: Drex Max to model decyzyjny od Nace.AI, wydany 21 pazdziernika 2026. Oba naleza do tej samej kategorii, wiec sa przeznaczone do tego samego rodzaju zadania: przyjecia danych wejsciowych i zwrocenia decyzji, a nie swobodnej prozy. Zaden z nich nie jest modelem ogolnego czatu i zaden nie jest tak pozycjonowany.
Najwyrazniejsza roznica miedzy nimi jest kontekst. Drex Max przyjmuje do 262144 tokenow, podczas gdy d1-ultra przyjmuje do 32768, wiec model Nace.AI moze pomiescic w jednym wywolaniu mniej wiecej osiem razy wiecej materialu. Oba przyjmuja tekst i obraz jako dane wejsciowe i oba zwracaja decyzje jako dane wyjsciowe. Zaden nie wymienia zadnych obslugiwanych parametrow, wiec nie nalezy oczekiwac mozliwosci dostrajania ustawien probkowania ani podobnych opcji w ktorymkolwiek z nich. Jesli chodzi o cene, d1-ultra jest tanszy z dwoch pod wzgledem danych wejsciowych. Dane jakosciowe nie rozrozniaja ich pod wzgledem kosztu danych wyjsciowych, wiec cene danych wyjsciowych nalezy traktowac jako w przyblizeniu taka sama lub nieznana, zamiast zakladac przewage w jedna strone.
W praktycznej pracy wybor sprowadza sie glownie do tego, ile kontekstu potrzebuje twoja decyzja. Jesli klasyfikujesz krotki dokument, kierujesz zgloszenie lub podejmujesz decyzje na podstawie promptu i zrzutu ekranu, d1-ultra miesci sie wygodnie w swoim oknie 32768 tokenow i jest tansza opcja dla danych wejsciowych, co czyni go rozsadnym domyslnym wyborem dla decyzji o duzej objetosci i malych danych wejsciowych. Jesli decyzja zalezy od dlugiej umowy, pelnego logu, duzego fragmentu bazy kodu lub kilku obrazow plus obszernego tekstu w jednym zadaniu, Drex Max jest lepszym dopasowaniem, poniewaz d1-ultra zmusilby cie do obciecia lub podzielenia danych wejsciowych, a podzielenie zadania decyzyjnego na wiele wywolan moze zmienic odpowiedz. Siegnij po Drex Max, gdy sam material jest trudna czescia; siegnij po d1-ultra, gdy nie jest.
Wywolywanie ktoregokolwiek z modeli przez api14 dziala tak samo. API jest zgodne z OpenAI, wiec zachowujesz swojego istniejacego klienta, ksztalt zadania i uwierzytelnianie, a zmieniasz tylko identyfikator modelu. Uzyj "liquid/d1-ultra" dla modelu LiquidAI i "nace-ai/drex-max" dla modelu Nace.AI. Poniewaz oba zwracaja decyzje i zaden nie udostepnia obslugiwanych parametrow, przelaczenie miedzy nimi nie powinno wymagac zmian w tresci zadania poza tym jednym ciagiem znakow, choc nadal powinienes walidowac odpowiedz wzgledem swojego parsera, poniewaz obaj dostawcy moga formatowac decyzje inaczej.
Jest jeden przypadek, w ktorym tanszy model nadal jest wlasciwym wyborem nawet przy dlugich danych wejsciowych: jesli twoje zadanie mozna zredukowac do zwartego podsumowania lub krotkiej listy kandydackich fragmentow przed krokiem decyzyjnym, mozesz wykonac te redukcje samodzielnie i wyslac wynik do d1-ultra, utrzymujac niskie koszty danych wejsciowych. To dziala tylko wtedy, gdy redukcja jest bezpieczna, wiec w przypadku decyzji, w ktorych kazdy token zrodla moze miec znaczenie, pozostan przy Drex Max i jego wiekszym oknie.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "liquid/d1-ultra" na "nace-ai/drex-max", 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": "nace-ai/drex-max",
"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