Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

d1-ultra vs Decider V1.2: cena API, kontekst i funkcje · api14

LiquidAI: d1-ultra kontra Perplexity: Decider V1.2

Porównanie LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)) i Perplexity: Decider V1.2 (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

	LiquidAI: d1-ultra	Perplexity: Decider V1.2
Dostawca	LiquidAI	Perplexity
Wejście	0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)
Odczyt z cache	0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 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	16 paź 2026

Najważniejsze różnice

Perplexity: Decider V1.2 jest o 52% tańszy na tokenach wejściowych.
Perplexity: Decider V1.2 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 0,000070 USD z Perplexity: Decider V1.2.

Szczegółowo

LiquidAI: d1-ultra to model decyzyjny od LiquidAI, wydany 15 października 2026. Perplexity: Decider V1.2 to model decyzyjny od Perplexity, wydany dzień później, 16 października 2026. Oba należą do tej samej kategorii, więc są przeznaczone do tego samego ogólnego zadania: przyjęcia danych wejściowych i zwrócenia decyzji zamiast swobodnej prozy. Żaden z nich nie jest ogólnym modelem czatu i żaden nie jest pozycjonowany jako asystent do kodowania lub pisania. Jeśli Twoja aplikacja potrzebuje modelu, który zwraca decyzję, oba należą do Twojej listy kandydatów.

Oba różnią się najwyraźniej pod względem okna kontekstu i ceny. Decider V1.2 przyjmuje do 262144 tokenów kontekstu, podczas gdy d1-ultra przyjmuje 32768 tokenów. To około ośmiokrotna różnica i ma znaczenie, gdy podajesz do modelu długie dokumenty, duże pobrane fragmenty lub rozszerzoną historię rozmowy przed poproszeniem o decyzję. W zakresie ceny danych wejściowych Decider V1.2 jest tańszy z dwóch. Cena danych wyjściowych nie różni się między nimi w istotny sposób, więc różnica kosztów ujawnia się po stronie danych wejściowych. Oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i oba zwracają decyzje jako dane wyjściowe. Żaden nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie należy oczekiwać, że pokrętła dostrajania takie jak temperature lub top_p będą miały efekt. Żaden nie wyróżnia się jako jedyny oferujący narzędzia, ustrukturyzowane dane wyjściowe lub rozumowanie, więc na tych osiach nie ma nic, co by je rozdzielało.

Przy praktycznym wyborze zacznij od wymagania dotyczącego kontekstu. Jeśli Twój prompt plus pobrany materiał mieszczą się swobodnie w 32768 tokenach, d1-ultra jest rozsądnym wyborem i utrzymuje Cię przy modelu LiquidAI. Jeśli rutynowo przekraczasz ten limit albo chcesz mieć zapas, aby nie przycinać kontekstu, Decider V1.2 jest tym, do którego należy zadzwonić, a jego tańsza cena danych wejściowych to potwierdza dla długich promptów. W przypadku krótkich zadań decyzyjnych z obrazem, gdzie dane wejściowe są zwięzłe, każdy model może służyć, a czynnikiem decydującym staje się to, któremu dostawcy już ufasz lub z którym się integrujesz. Gdy dane wejściowe są długie, a wolumen wywołań wysoki, połączenie większego okna i niższej ceny danych wejściowych wskazuje na Decider V1.2.

Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ brama udostępnia API zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie do endpointu chat completions i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć modelu LiquidAI, ustaw identyfikator model na "liquid/d1-ultra". Aby użyć modelu Perplexity, ustaw go na "perplexity/pplx-decider-v1.2". Nic innego w treści żądania nie musi się zmieniać, aby przełączać się między nimi, ponieważ oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i oba zwracają decyzje. Oznacza to, że możesz utrzymać jedną ścieżkę kodu i podmieniać identyfikator albo kierować na podstawie rozmiaru danych wejściowych dla każdego żądania.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "liquid/d1-ultra" na "perplexity/pplx-decider-v1.2", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

LiquidAI: d1-ultra: szczegóły i piaskownica →Perplexity: Decider V1.2: szczegóły i piaskownica →

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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
  "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);

LiquidAI: d1-ultra kontra Perplexity: Decider V1.2

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań