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 Classify-1: cena API, kontekst i funkcje · api14

LiquidAI: d1 kontra ScaleDown: Classify-1

Porównanie LiquidAI: d1 (0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)) i ScaleDown: Classify-1 (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

	LiquidAI: d1	ScaleDown: Classify-1
Dostawca	LiquidAI	ScaleDown
Wejście	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)	0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł)
Odczyt z cache	0,07 USD / 1M tokenów (≈ 0,27 zł)	-
Okno kontekstu	65 536	1 000 000
Maks. wyjście	58 982	900 000
Wejście	text, image	text, image, file
Wyjście	decisions	decisions
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	1 paź 2026	13 paź 2026

Najważniejsze różnice

LiquidAI: d1 jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
ScaleDown: Classify-1 przyjmuje 15.3× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000070 USD z LiquidAI: d1 i 0,000140 USD z ScaleDown: Classify-1.

Szczegółowo

LiquidAI: d1 to model decyzyjny od LiquidAI, wydany 2026-10-01. ScaleDown: Classify-1 to model decyzyjny od ScaleDown, wydany 2026-10-13. Oba należą do kategorii decyzji, co oznacza, że ich wynikiem jest decyzja, a nie swobodny tekst, więc wywołujesz je, gdy chcesz uzyskać werdykt na podstawie danych wejściowych, a nie pisemną odpowiedź. Żaden z modeli nie udostępnia żadnych obsługiwanych parametrów, więc pracujesz z wartościami domyślnymi ustawionymi przez dostawcę.

Oba różnią się najbardziej pod względem kontekstu i obsługi danych wejściowych. ScaleDown: Classify-1 przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i pliku oraz ma okno kontekstu wynoszące 1 000 000 tokenów, natomiast LiquidAI: d1 przyjmuje tylko tekst i obraz oraz ma 65 536 tokenów. To czyni ScaleDown modelem z znacznie większym kontekstem i jedynym z dwóch, który może przyjąć plik bezpośrednio. Oba zwracają decyzje jako swoją modalność wyjściową, więc kształt tego, co wraca, jest porównywalny. Jeśli chodzi o cenę, LiquidAI: d1 jest tańszy z dwóch pod względem danych wejściowych; ceny wyjścia nie różnią się między nimi w istotny sposób, więc różnice w kosztach będą widoczne głównie po stronie danych wejściowych.

W praktycznym wyborze sięgnij po LiquidAI: d1, gdy twoje dane wejściowe to tekst lub obrazy, mieszczą się wygodnie w 65 536 tokenach i koszt danych wejściowych ma dla ciebie znaczenie, ponieważ jest to tańsza opcja pod względem danych wejściowych. Sięgnij po ScaleDown: Classify-1, gdy musisz wprowadzić pliki, gdy twoje ładunki tekstowe lub obrazowe są wystarczająco duże, że 65 536 tokenów stanowi realne ograniczenie, lub gdy chcesz mieć zapas okna 1 000 000 tokenów dla długich dokumentów lub wielu przykładów w jednym wywołaniu. Jeśli twoim zadaniem jest krótka klasyfikacja fragmentu lub pojedynczego obrazu, LiquidAI: d1 jest zwykle lżejszym wyborem; jeśli twoje zadanie obejmuje całe dokumenty, załączniki lub długie historie, ScaleDown: Classify-1 jest tym, który je przyjmie.

Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions ze swoim kluczem api14 i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Jedyna zmiana między nimi to ten ciąg: użyj "liquid/d1" dla LiquidAI: d1 i "scaledown/classify-1" dla ScaleDown: Classify-1. Struktura wiadomości, nagłówki i parsowanie odpowiedzi pozostają takie same, więc możesz przełączać modele, edytując jedną wartość, lub kierować między nimi dla każdego żądania na podstawie rozmiaru lub typu danych wejściowych.

Jest jeden przypadek, w którym tańszy model jest wciąż lepszym wyborem, mimo że ScaleDown: Classify-1 jest bardziej zaawansowany na papierze. Jeśli twoje dane wejściowe to zwykły tekst lub obrazy mieszczące się w 65 536 tokenach, a wykonujesz dużą liczbę wywołań decyzyjnych, w których wydatki na dane wejściowe się sumują, LiquidAI: d1 daje ci tę samą modalność wyjściową decyzji przy niższej cenie danych wejściowych. Większy kontekst i obsługa plików w ScaleDown: Classify-1 zwracają się tylko wtedy, gdy naprawdę ich potrzebujesz, więc w przypadku małych decyzji opartych wyłącznie na tekście lub obrazach LiquidAI: d1 pozostaje rozsądnym domyślnym wyborem.

Zmień jednym ciągiem znaków

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

LiquidAI: d1: szczegóły i piaskownica →ScaleDown: Classify-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": "scaledown/classify-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 ScaleDown: Classify-1

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań