LiquidAI: d1-ultra kontra TypeSafe: Jev 1.14
Porównanie LiquidAI: d1-ultra (0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)) i TypeSafe: Jev 1.14 (0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 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 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Dostawca | LiquidAI | TypeSafe |
| Wejście | 0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł) | 0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 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 | 14 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- TypeSafe: Jev 1.14 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 0,000147 USD z TypeSafe: Jev 1.14.
Szczegółowo
LiquidAI: d1-ultra to model od LiquidAI, a TypeSafe: Jev 1.14 to model od TypeSafe. Oba należą do kategorii decyzji, co oznacza, że ich wynik nie jest swobodną prozą, lecz decyzją, więc należy traktować je jako komponenty zwracające wybór, a nie jako modele czatu, które odpisują tekstem. LiquidAI wydało d1-ultra 2026-10-15, dzień po tym, jak TypeSafe wydało Jev 1.14 2026-10-14. Jeśli Twoja architektura zakłada już endpoint decyzji, każdy z tych modeli może zająć tę rolę.
Oba są zbliżone pod względem obsługi danych wejściowych, a daleko im do siebie pod względem tego, ile mogą przeczytać naraz. Oba przyjmują tekst i obrazy na wejściu oraz oba zwracają decyzje, więc żaden nie ma przewagi modalnościowej nad drugim. Prawdziwy podział dotyczy długości kontekstu: d1-ultra obsługuje 32768 tokenów, podczas gdy Jev 1.14 obsługuje 262144 tokeny, co czyni Jev 1.14 modelem z znacznie większym kontekstem. Żaden model nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie można dostroić zachowania próbkowania, temperatury ani podobnych ustawień poprzez treść żądania. Jeśli chodzi o cenę, oba są mniej więcej takie same dla danych wejściowych, a dla kosztu wyjścia nie odnotowano znaczącej różnicy, więc koszt nie jest osią, która powinna decydować w tym wyborze.
Wybierz na podstawie tego, nad jak dużą ilością materiału ma być podjęta decyzja. Jeśli decyzja zależy od dużego zbioru tekstu, długiego transkryptu, dużego zestawu dokumentów albo wielu obrazów wraz z ich kontekstem, Jev 1.14 jest bezpieczniejszym wyborem, ponieważ jego okno kontekstu jest znacznie większe i mniejsze jest ryzyko obcięcia dowodów, na których opiera się decyzja. Jeśli decyzja jest wąska, a istotne dane wejściowe mieszczą się wygodnie w 32768 tokenach, d1-ultra jest rozsądnym wyborem i nie ma kary kosztowej za jego wybranie, ponieważ cena danych wejściowych jest mniej więcej taka sama. W obu przypadkach pamiętaj, że model zwraca decyzję, więc otaczająca logika, dozwolony zestaw wyników i walidacja tego wyniku pozostają po Twojej stronie.
Wywoływanie któregokolwiek z nich przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz istniejącego klienta na api14, zachowujesz zwykły kształt żądania i zmieniasz tylko pole model id między "liquid/d1-ultra" a "typesafe/jev-1.14". Wszystko inne w wywołaniu, wiadomości, części tekstowe i obrazowe oraz obsługa odpowiedzi, pozostaje bez zmian. Oznacza to, że możesz budować rozwiązanie pod jednym id, a następnie przełączyć id, aby porównać drugi model na własnych danych wejściowych bez przepisywania kodu integracji. Ponieważ żaden model nie udostępnia obsługiwanych parametrów, nie wysyłaj pól dostrajających z oczekiwaniem, że zadziałają.
W podanych faktach nie ma przypadku, w którym jeden model jest wyraźnie lepszym wyborem w wymiarze innym niż kontekst. Są równe pod względem ceny danych wejściowych, są zgodne pod względem modalności wejścia i wyjścia, a żaden nie oferuje narzędzi, ustrukturyzowanego wyjścia ani rozumowania jako cechy wyróżniającej. Zatem decyzja sprowadza się do jednego pytania: czy Twoje dane wejściowe mieszczą się w 32768 tokenach? Jeśli tak, każde id będzie odpowiednie i możesz wybierać na innych podstawach. Jeśli nie, użyj "typesafe/jev-1.14", a "liquid/d1-ultra" zachowaj do mniejszych, samodzielnych decyzji, w których jego krótszy kontekst nie jest ograniczeniem.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "liquid/d1-ultra" na "typesafe/jev-1.14", 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": "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);
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