Free Models Router kontra ScaleDown: Extract
Porównanie Free Models Router (Za darmo) i ScaleDown: Extract (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
| Free Models Router | ScaleDown: Extract | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenRouter | ScaleDown |
| Wejście | - | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) |
| Okno kontekstu | 200 000 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | - | 900 000 |
| Wejście | text, image | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 1 lut 2026 | 13 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- ScaleDown: Extract przyjmuje 5.0× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko Free Models Router obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko Free Models Router obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko Free Models Router obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Szczegółowo
Free Models Router to model tekstowy od OpenRouter, wymieniony pod identyfikatorem modelu openrouter/free. ScaleDown: Extract to model tekstowy od ScaleDown, wymieniony pod identyfikatorem modelu scaledown/extract. Oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i oba zwracają tekst jako dane wyjściowe, więc na poziomie podstawowej formy wykonują tę samą pracę: wysyłasz treść, otrzymujesz tekst z powrotem. Różnice ujawniają się w tym, ile możesz wysłać i jak dużą kontrolę masz nad odpowiedzią.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu. ScaleDown: Extract ma okno kontekstowe wynoszące 1 000 000 tokenów w porównaniu do 200 000 dla Free Models Router, więc ScaleDown jest tym, po który warto sięgnąć, gdy materiał jest długi. ScaleDown przyjmuje również dane wejściowe w postaci plików obok tekstu i obrazu, podczas gdy Free Models Router przyjmuje wyłącznie tekst i obraz. W drugą stronę, Free Models Router udostępnia szeroki zestaw parametrów: temperature, top_p, top_k, min_p, kary za częstotliwość i obecność, karę za powtórzenia, seed, stop, logprobs i top_logprobs, response_format, structured_outputs, tool_choice i tools, a także mechanizmy kontroli rozumowania, takie jak reasoning, reasoning_effort i include_reasoning. ScaleDown: Extract obsługuje wyłącznie max_tokens. Zatem Free Models Router to model z wywoływaniem narzędzi, ustrukturyzowanym wyjściem i mechanizmami kontroli rozumowania, a ScaleDown to model z większym oknem i obsługą plików.
W praktycznej pracy wybierz ScaleDown: Extract, gdy zadanie polega na ekstrakcji lub streszczaniu bardzo dużych danych wejściowych, zwłaszcza gdy te dane przychodzą jako pliki, i gdy wystarczy Ci zwykła odpowiedź tekstowa. Wybierz Free Models Router, gdy zadanie wymaga wywoływania funkcji, schematu JSON, na którym możesz polegać, lub jawnego wysiłku rozumowania, oraz gdy dane wejściowe mieszczą się swobodnie w 200 000 tokenów. Jeśli Twój potok zależy od mechanizmów kontroli próbkowania, takich jak seed lub temperature, albo od logarytmicznych prawdopodobieństw do oceniania, Free Models Router jest jedynym z tych dwóch, który je oferuje.
Wywołanie któregokolwiek z nich przez api14 to to samo wywołanie. Oba są obsługiwane za pośrednictwem punktu końcowego zgodnego z OpenAI, więc zachowujesz swojego istniejącego klienta, swoją tablicę messages i swoje uwierzytelnianie, a zmieniasz tylko identyfikator modelu w treści żądania, między openrouter/free i scaledown/extract. Nic innego w strukturze żądania nie musi się zmieniać, choć powinieneś usunąć parametry, których model docelowy nie wymienia, ponieważ ScaleDown: Extract przyjmuje wyłącznie max_tokens.
Istnieje przypadek, w którym mniejszy model nadal wygrywa. Jeśli Twoje zadanie to krótki prompt wymagający narzędzi, ustrukturyzowanego wyjścia lub wysiłku rozumowania, dodatkowy kontekst ScaleDown: Extract nic Ci nie daje, a Free Models Router jest lepszym dopasowaniem. Jakościowe pola ceny dla danych wejściowych i wyjściowych nie różnią się w istotny sposób między tymi dwoma, więc koszt nie jest tutaj czynnikiem decydującym; rozmiar kontekstu, obsługa plików i wsparcie parametrów są.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openrouter/free" na "scaledown/extract", 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.chat.completions.create({
"model": "scaledown/extract",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4