Cloudflare: Clef contra LiquidAI: d1-ultra
Uma comparação lado a lado entre Cloudflare: Clef (US$ 0,67 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,67)) e LiquidAI: d1-ultra (US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Cloudflare: Clef | LiquidAI: d1-ultra | |
|---|---|---|
| Provedor | Cloudflare | LiquidAI |
| Entrada | US$ 0,67 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,67) | US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80) |
| Leitura de cache | - | US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80) |
| Janela de contexto | 65.537 | 32.768 |
| Saída máxima | 58.983 | 29.491 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Saída | decisions | decisions |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 1 de out. de 2026 | 15 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- LiquidAI: d1-ultra é 78% mais barato nos tokens de entrada.
- Cloudflare: Clef lê 2.0× mais contexto (65.537 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000672 com Cloudflare: Clef e US$ 0,000147 com LiquidAI: d1-ultra.
Em detalhe
Cloudflare: Clef é feito pela Cloudflare, enquanto LiquidAI: d1-ultra vem da LiquidAI. Ambos estão na categoria de decisões, o que significa que sua saída é uma decisão e não prosa de forma livre, e ambos foram lançados em outubro de 2026, com Clef chegando no primeiro dia do mês e d1-ultra duas semanas depois. Se você já executa cargas de trabalho na Cloudflare, Clef mantém você dentro do ecossistema desse fornecedor, enquanto d1-ultra é a escolha quando você quer a abordagem da LiquidAI para a mesma tarefa de decisão.
Os dois modelos aceitam os mesmos tipos de entrada, texto e imagem, e ambos retornam decisões, então a divisão significativa é contexto e preço. Clef oferece uma janela de contexto de 65537 tokens, aproximadamente o dobro dos 32768 tokens que d1-ultra aceita. Isso importa quando seu prompt carrega documentos longos, transcrições ou várias imagens junto com instruções. Em custo, d1-ultra é o mais barato dos dois para tokens de entrada, e os dois têm aproximadamente o mesmo preço na saída, então o lado da entrada é onde a economia aparece. Nenhum dos modelos expõe quaisquer parâmetros suportados, então você não pode ajustar o comportamento de amostragem pela API em nenhum deles.
Para seleção prática, recorra ao Clef quando a decisão depende de um grande volume de contexto, como revisar um contrato longo, um arquivo de log completo ou uma pilha de capturas de tela em uma única chamada. Sua janela maior significa menos soluções de contorno para truncamento e menos lógica de fragmentação do seu lado. Recorra ao d1-ultra quando os prompts são curtos e você envia muitos deles, já que seu preço de entrada mais barato recompensa alto volume e cargas pequenas. Se suas entradas são majoritariamente texto breve ou uma única imagem e você se importa com o custo por chamada em escala, d1-ultra é o padrão sensato.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque o gateway fala o formato de chat completions compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base do api14, envia suas mensagens com conteúdo de texto e imagem como de costume, e define o campo model. Para usar Clef, defina o id do modelo como cloudflare/clef. Para usar d1-ultra, defina-o como liquid/d1-ultra. Todo o resto no corpo da requisição permanece idêntico, então alternar entre os dois é uma mudança de uma linha e você pode compará-los no mesmo prompt sem reescrever o código de integração.
Há um caso em que o modelo mais barato ainda é a melhor escolha mesmo se você tiver o Clef disponível. Se sua tarefa de decisão nunca se aproxima de 32768 tokens e você a executa em volume, o custo de entrada mais baixo do d1-ultra o torna a escolha mais econômica, e a janela menor não custa nada porque você não estava usando o espaço extra. Por outro lado, se um prompt excede esse limite, d1-ultra não consegue aceitá-lo de forma alguma, então Clef se torna a única opção entre os dois.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "cloudflare/clef" para "liquid/d1-ultra", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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": "liquid/d1-ultra",
"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);
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