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 vs Microsoft-Decision-1: cena API, kontekst i funkcje · api14

LiquidAI: d1 kontra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Porównanie LiquidAI: d1 (0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)) i Microsoft: Microsoft-Decision-1 (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	Microsoft: Microsoft-Decision-1
Dostawca	LiquidAI	Microsoft
Wejście	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)	0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)
Odczyt z cache	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)	-
Okno kontekstu	65 536	32 768
Maks. wyjście	58 982	29 491
Wejście	text, image	text
Wyjście	decisions	decisions
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	1 paź 2026	9 paź 2026

Najważniejsze różnice

LiquidAI: d1 jest o 52% tańszy na tokenach wejściowych.
LiquidAI: d1 przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (65 536 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000070 USD z LiquidAI: d1 i 0,000147 USD z Microsoft: Microsoft-Decision-1.

Szczegółowo

LiquidAI: d1 to model decyzyjny od LiquidAI, a Microsoft: Microsoft-Decision-1 to model decyzyjny od Microsoft. Oba należą do tej samej kategorii, więc żaden z nich nie jest modelem ogólnego czatu ani generowania w zwykłym sensie; wywołujesz je, aby otrzymać decyzję, a nie akapit prozy. Zostały wydane mniej więcej tydzień od siebie, przy czym d1 pojawił się pierwszy, a Microsoft-Decision-1 chwilę później. Jeśli wybierasz między nimi, różnice, które mają znaczenie, to rozmiar kontekstu, to, co możesz podać na wejściu, oraz cena.

Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i danych wejściowych. d1 przyjmuje do 65 536 tokenów, podczas gdy Microsoft-Decision-1 przyjmuje 32 768, więc d1 daje mniej więcej dwa razy więcej miejsca na długie dokumenty, transkrypcje lub zgromadzoną historię w jednym wywołaniu. d1 przyjmuje także obrazy, a nie tylko tekst, natomiast Microsoft-Decision-1 obsługuje wyłącznie tekst. Oba zwracają decyzje jako swoją modalność wyjściową i żaden nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie należy oczekiwać możliwości dostrajania próbkowania ani innych ustawień w którymkolwiek z nich. Jeśli chodzi o cenę, d1 jest tańszy z tych dwóch na wejściu; porównanie kosztu wyjścia nie różni się między nimi w istotny sposób, więc traktuj je w tym zakresie jako mniej więcej takie same.

W praktycznej pracy sięgnij po d1, gdy twoja decyzja zależy od dużego zbioru tekstu, gdy chcesz utrzymać długą rozmowę lub zestaw dokumentów w jednym żądaniu, albo gdy dane wejściowe zawierają zrzut ekranu, skan, wykres lub inny obraz, który decyzja powinna uwzględnić. Sięgnij po Microsoft-Decision-1, gdy twoje dane wejściowe są zwykłym tekstem i wygodnie mieszczą się w 32 768 tokenach, oraz gdy wolisz pozostać w rodzinie Microsoft, na przykład aby zachować spójność pochodzenia modeli w stosie, który już korzysta z usług Microsoft. Jeśli twoje prompty są krótkie i zawierają tylko tekst, większy kontekst d1 nic ci nie daje, a Microsoft-Decision-1 jest całkowicie rozsądnym domyślnym wyborem.

Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć LiquidAI: d1, ustaw model na liquid/d1. Aby użyć Microsoft: Microsoft-Decision-1, ustaw go na microsoft/microsoft-decision-1. Wszystko inne w treści żądania pozostaje bez zmian, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii i możesz porównać je na własnym ruchu bez przepisywania kodu integracji.

Nadal istnieją przypadki, w których Microsoft-Decision-1 jest lepszym wyborem, mimo że d1 jest tańszy na wejściu i ma większe okno. Jeśli twój potok przetwarza wyłącznie tekst, twoje ładunki są małe, a ty chcesz model, który wyszedł z linii Microsoft, dodatkowy kontekst i obsługa obrazów w d1 są po prostu niewykorzystaną pojemnością. W takiej sytuacji oba są wystarczająco blisko pod względem kosztu wyjścia, że czynnikiem decydującym jest to, od którego dostawcy wolisz być zależny, a nie to, który model jest technicznie większy.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "liquid/d1" na "microsoft/microsoft-decision-1", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

LiquidAI: d1: szczegóły i piaskownica →Microsoft: Microsoft-Decision-1: 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": "microsoft/microsoft-decision-1",
  "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 kontra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań