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.

Perceptron Mk1 vs Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: cena API, kontekst i funkcje · api14

Perceptron: Perceptron Mk1 kontra Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Porównanie Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)) i Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 (2,98 USD / 1M tokenów (≈ 11,66 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Perceptron: Perceptron Mk1	Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
Dostawca	Perceptron	Sao10K
Wejście	0,52 USD / 1M tokenów (≈ 2,06 zł)	2,98 USD / 1M tokenów (≈ 11,66 zł)
Wyjście	5,25 USD / 1M tokenów (≈ 20,57 zł)	2,98 USD / 1M tokenów (≈ 11,66 zł)
Okno kontekstu	32 768	131 072
Maks. wyjście	8192	16 384
Wejście	text, image, video	text
Wyjście	text	text
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	12 maj 2026	28 sie 2024

Najważniejsze różnice

Perceptron: Perceptron Mk1 jest o 82% tańszy na tokenach wejściowych.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 jest o 43% tańszy na tokenach wyjściowych.
Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 przyjmuje 4.0× więcej kontekstu (131 072 tokenów).
Tylko Perceptron: Perceptron Mk1 obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00315 USD z Perceptron: Perceptron Mk1 i 0,00446 USD z Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2.

Szczegółowo

Perceptron: Perceptron Mk1 to model tekstowy od Perceptron, wydany 2026-05-12. Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 pochodzi od Sao10K i został wydany 2024-08-28. Oba są udostępniane jako modele kategorii tekstowej na api14 i oba zwracają tekst jako jedyny tryb wyjściowy, więc wszystko, co wygenerujesz za pomocą któregokolwiek z nich, wraca jako tekst.

Najwyraźniej różnią się pod względem kontekstu, modalności i rozumowania. Perceptron Mk1 przyjmuje tekst, obraz i wideo jako dane wejściowe, podczas gdy model Euryale przyjmuje tylko tekst. To czyni Perceptron Mk1 wyborem, gdy Twój prompt musi zawierać zrzut ekranu, diagram, zeskanowaną stronę lub klip wideo wraz z instrukcjami tekstowymi. Model Euryale ma większe okno kontekstu, wynoszące 131072 tokeny w porównaniu do 32768 dla Perceptron Mk1, więc może pomieścić znacznie więcej tekstu w jednym wywołaniu, co ma znaczenie dla długich dokumentów, rozszerzonych transkrypcji lub dużych ilości materiałów referencyjnych. Perceptron Mk1 jest jedynym z dwóch opisanym jako obsługujący rozumowanie, a jego zestaw parametrów obejmuje include_reasoning i reasoning, więc to po niego należy sięgnąć, gdy chcesz, aby model przemyślał problem przed odpowiedzią. Model Euryale zamiast tego udostępnia szerszy zestaw parametrów próbkowania i kontroli, w tym logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed i stop, co daje dokładniejszą kontrolę nad sposobem generowania tekstu. W przypadku ustrukturyzowanych wyników oba nie różnią się w istotny sposób i żaden nie jest wyróżniany jako jedyny obsługujący narzędzia.

Przy wyborze między nimi zacznij od kształtu danych wejściowych. Jeśli Twoje zadanie obejmuje obrazy lub wideo, tylko Perceptron Mk1 może je przyjąć, więc decyzja jest już podjęta. Jeśli Twoje zadanie jest wyłącznie tekstowe, ale materiał jest bardzo długi, większy kontekst modelu Euryale jest realną zaletą, a jego dodatkowe pokrętła (seed dla powtarzalności, logit_bias do sterowania, repetition_penalty dla zapętlającego się tekstu) pasują do pracy generatywnej, w której chcesz dostroić wynik. Jeśli Twoje zadanie jest problemem tekstowym, który korzysta z jawnego rozumowania, Perceptron Mk1 jest tym, który należy wywołać. Jeśli chodzi o koszt, dane wejściowe są tańsze w Perceptron Mk1, natomiast dane wyjściowe są tańsze w modelu Euryale, więc tańsza opcja zależy od tego, czy Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wejściowych, czy wyjściowych; aktualna tabela cen pokazuje bieżące liczby.

Wywoływanie któregokolwiek modelu działa tak samo przez API zgodne z OpenAI w api14. Kierujesz swojego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz żądanie do endpointu chat completions ze swoim kluczem api14 i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć Perceptron Mk1, ustaw identyfikator modelu na perceptron/perceptron-mk1. Aby użyć modelu Euryale, ustaw go na sao10k/l3.1-euryale-70b. Wszystko inne w treści żądania zachowuje ten sam kształt, więc przełączanie modeli to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii. Pamiętaj, że parametry nie są identyczne w obu przypadkach: Perceptron Mk1 obsługuje reasoning i include_reasoning, czego model Euryale nie obsługuje, a model Euryale obsługuje logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed i stop, czego Perceptron Mk1 nie obsługuje. Wysyłaj tylko parametry, które wymienia model docelowy, a ta sama ścieżka kodu obsłuży oba.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "perceptron/perceptron-mk1" na "sao10k/l3.1-euryale-70b", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Perceptron: Perceptron Mk1: szczegóły i piaskownica →Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2: 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.chat.completions.create({
  "model": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Perceptron: Perceptron Mk1 kontra Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań