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.

Span-02 vs Jev 1.14: cena API, kontekst i funkcje · api14

Respan: Span-02 kontra TypeSafe: Jev 1.14

Porównanie Respan: Span-02 (0,04 USD / 1M tokenów (≈ 0,14 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

	Respan: Span-02	TypeSafe: Jev 1.14
Dostawca	Respan	TypeSafe
Wejście	0,04 USD / 1M tokenów (≈ 0,14 zł)	0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł)
Okno kontekstu	131 072	262 144
Maks. wyjście	117 964	235 929
Wejście	text, image	text, image
Wyjście	decisions	decisions
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	16 paź 2026	14 paź 2026

Najważniejsze różnice

Respan: Span-02 jest o 76% tańszy na tokenach wejściowych.
TypeSafe: Jev 1.14 przyjmuje 2.0× więcej kontekstu (262 144 tokenów).
Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000035 USD z Respan: Span-02 i 0,000147 USD z TypeSafe: Jev 1.14.

Szczegółowo

Respan: Span-02 to model od Respan, a TypeSafe: Jev 1.14 to model od TypeSafe. Oba należą do kategorii decyzji, co oznacza, że ich wynik nie jest dowolnym tekstem, lecz decyzją, a oba zostały wydane w odstępie kilku dni w październiku 2026, przy czym Jev 1.14 pojawił się pierwszy, a Span-02 dwa dni później. Jeśli wybierasz między nimi, wybierasz między dwoma dostawcami, którzy celują w ten sam rodzaj obciążenia, a nie między dwoma zasadniczo różnymi narzędziami.

Najbardziej konkretna różnica dotyczy kontekstu. Jev 1.14 przyjmuje do 262144 tokenów, dwa razy więcej niż 131072 tokeny, które przyjmuje Span-02, więc jeśli Twój prompt zawiera długie dokumenty, duże drzewa kodu lub rozszerzoną historię rozmowy, Jev 1.14 daje Ci znacznie więcej miejsca, zanim będziesz musiał cokolwiek przycinać. Pod względem modalności wejściowych są zgodne: oba przyjmują tekst i obrazy, a oba zwracają decyzje jako jedyny typ wyniku. Żaden z modeli nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie należy oczekiwać, że przez API dostroisz zachowanie próbkowania lub podobne ustawienia w którymkolwiek z nich. Porównanie jakościowe nie pokazuje modelu, który jako jedyny oferuje narzędzia, ustrukturyzowany wynik lub rozumowanie, więc nie ma tu możliwości, którą miałby jeden, a brakowałoby drugiemu. Jeśli chodzi o cenę, Span-02 jest tańszy z dwóch dla wejścia, natomiast ceny wyjścia nie różnią się między nimi w istotny sposób.

Przy praktycznym wyborze zacznij od wymagania dotyczącego kontekstu. Jeśli Twoje zadanie mieści się swobodnie w 131072 tokenach i koszt wejścia ma dla Ciebie znaczenie, Span-02 jest rozsądnym domyślnym wyborem, ponieważ jest tańszą opcją wejściową i obsługuje te same dane wejściowe tekstowe i obrazowe. Jeśli rutynowo pracujesz blisko tego limitu lub powyżej niego, albo wolisz nie poświęcać czasu inżynierskiego na dzielenie i streszczanie danych wejściowych, Jev 1.14 jest lepszym dopasowaniem, ponieważ jego większe okno usuwa to ograniczenie. Ponieważ oba emitują decyzje i żaden nie udostępnia dodatkowych parametrów, logika decyzyjna w Twojej aplikacji nie musi zmieniać kształtu między nimi; różni się tylko ilość kontekstu, którą możesz przekazać, wraz z ceną wejścia.

Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta OpenAI na api14, zachowujesz zwykłą strukturę żądania i ustawiasz pole model na respan/span-02 lub typesafe/jev-1.14. Przełączanie między nimi to zmiana tego identyfikatora modelu w jednej linii, bez innych edycji formatu żądania, tablicy wiadomości ani obsługi odpowiedzi. Dzięki temu testowanie obu na własnym ruchu jest tanie, zamiast decydować na papierze.

Jest jeden przypadek, w którym tańszy model nadal jest właściwym wyborem, mimo że drugi jest większy. Jeśli Twoje dane wejściowe są krótkie, na przykład pojedyncze obrazy z krótką instrukcją albo krótkie fragmenty tekstu, w których potrzebujesz decyzji, dodatkowy kontekst Jev 1.14 nic Ci nie daje, a niższa cena wejścia Span-02 czyni go bardziej ekonomicznym wyborem dla takiego obciążenia.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "respan/span-02" na "typesafe/jev-1.14", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Respan: Span-02: szczegóły i piaskownica →TypeSafe: Jev 1.14: 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": "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);

Respan: Span-02 kontra TypeSafe: Jev 1.14

Specyfikacja

Najważniejsze różnice

Szczegółowo

Zmień jednym ciągiem znaków

Więcej porównań