ScaleDown: Classify-1 kontra TypeSafe: Jev 1.14
Porównanie ScaleDown: Classify-1 (0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 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
| ScaleDown: Classify-1 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Dostawca | ScaleDown | TypeSafe |
| Wejście | 0,14 USD / 1M tokenów (≈ 0,55 zł) | 0,15 USD / 1M tokenów (≈ 0,58 zł) |
| Okno kontekstu | 1 000 000 | 262 144 |
| Maks. wyjście | 900 000 | 235 929 |
| Wejście | text, image, file | text, image |
| Wyjście | decisions | decisions |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 13 paź 2026 | 14 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- ScaleDown: Classify-1 przyjmuje 3.8× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,000140 USD z ScaleDown: Classify-1 i 0,000147 USD z TypeSafe: Jev 1.14.
Szczegółowo
ScaleDown: Classify-1 to model decyzyjny od ScaleDown, a TypeSafe: Jev 1.14 to model decyzyjny od TypeSafe. Oba są zbudowane tak, aby zwracać decyzje, a nie swobodną prozę, więc żaden z nich nie jest ogólnym modelem do rozmowy ani pisania. Zostały wydane dzień po dniu, Classify-1 2026-10-13, a Jev 1.14 2026-10-14, i oba należą do tej samej kategorii decyzyjnej. Jeśli wybierasz między nimi, istotne różnice to rozmiar kontekstu i to, co możesz do nich podać, a nie kształt wyniku.
Największy podział dotyczy okna kontekstu. Classify-1 przyjmuje do 1,000,000 tokenów, natomiast Jev 1.14 przyjmuje 262,144 tokenów, więc Classify-1 jest tym, po który warto sięgnąć, gdy dane wejściowe są bardzo duże. Modalności wejściowe również się różnią: Classify-1 przyjmuje tekst, obraz i pliki, podczas gdy Jev 1.14 przyjmuje tylko tekst i obraz. Oba zwracają decyzje jako jedyną modalność wyjściową, a żaden nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie należy oczekiwać pokręteł do dostrajania poza identyfikatorem modelu i samym wejściem. Jeśli chodzi o cenę, oba są mniej więcej takie same dla wejścia, a dla wyjścia nie ma podanej różnicy, więc koszt nie jest tu czynnikiem decydującym.
Przy praktycznym wyborze zacznij od wejścia. Jeśli klasyfikujesz lub podejmujesz decyzje na podstawie długiego dokumentu, dużego zbioru rekordów albo czegokolwiek, co wymaga pełnego okna miliona tokenów, Classify-1 jest naturalnym wyborem. Jeśli twoje zadanie obejmuje także przesyłanie plików, a nie wklejany tekst lub obrazy, Classify-1 jest jedynym z tych dwóch, który wymienia plik jako modalność wejściową. Jev 1.14 pasuje do zadań, które mieszczą się w 262,144 tokenach i przychodzą jako tekst lub obrazy, gdzie mniejsze okno nie jest ograniczeniem. Ponieważ oba emitują decyzje i nie udostępniają żadnych parametrów, reguła wyboru dotyczy głównie tego, czy twoje dane się mieszczą i w jakim formacie przychodzą.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta na api14, wysyłasz żądanie w zwykłym kształcie chat completions i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii: użyj "scaledown/classify-1" dla Classify-1 i "typesafe/jev-1.14" dla Jev 1.14. Nic innego w strukturze żądania nie musi się zmieniać, a ponieważ żaden model nie wymienia obsługiwanych parametrów, możesz utrzymać ładunek minimalny i pozwolić, aby identyfikator modelu niósł wybór.
Jest jeden przypadek, w którym Jev 1.14 wciąż jest lepszym wyborem, mimo że Classify-1 ma większe okno i dodatkową modalność wejściową. Jeśli twoje dane wejściowe to tekst lub obrazy i wygodnie mieszczą się w 262,144 tokenach, a ty po prostu preferujesz model TypeSafe albo jesteś już na nim ustandaryzowany, nie ma w powyższych faktach powodu dotyczącego możliwości, aby z niego rezygnować. Oba są mniej więcej w tej samej cenie za wejście, więc pozostanie przy Jev 1.14 nie kosztuje cię nic dodatkowo po tej stronie, a on zwraca decyzje tak samo jak Classify-1. Sięgnij po Classify-1, gdy rozmiar lub wejście plikowe wymusza taki wybór; w przeciwnym razie każdy z tych modeli jest rozsądnym wyborem.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "scaledown/classify-1" na "typesafe/jev-1.14", 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.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);
Więcej porównań
- LiquidAI: d1 Latest kontra LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest kontra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest kontra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest kontra Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest kontra Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 kontra LiquidAI: d1.1