LiquidAI: d1-ultra contra TypeSafe: Jev 1.14
Uma comparação lado a lado entre LiquidAI: d1-ultra (US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80)) e TypeSafe: Jev 1.14 (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
| LiquidAI: d1-ultra | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Provedor | LiquidAI | TypeSafe |
| Entrada | US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80) | US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80) |
| Leitura de cache | US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80) | - |
| Janela de contexto | 32.768 | 262.144 |
| Saída máxima | 29.491 | 235.929 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Saída | decisions | decisions |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 15 de out. de 2026 | 14 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- TypeSafe: Jev 1.14 lê 8.0× mais contexto (262.144 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000147 com LiquidAI: d1-ultra e US$ 0,000147 com TypeSafe: Jev 1.14.
Em detalhe
LiquidAI: d1-ultra é um modelo da LiquidAI, e TypeSafe: Jev 1.14 é um modelo da TypeSafe. Ambos estão na categoria de decisões, o que significa que a sua saída não é prosa de forma livre, mas uma decisão, por isso deve tratá-los como componentes que devolvem uma escolha e não como modelos de chat que escrevem texto de volta. A LiquidAI lançou o d1-ultra em 2026-10-15, um dia depois de a TypeSafe ter lançado o Jev 1.14 em 2026-10-14. Se a sua arquitetura já assume um endpoint de decisões, qualquer um dos modelos pode encaixar nesse papel.
Os dois são próximos no tratamento de entrada e distantes na quantidade que conseguem ler de uma vez. Ambos aceitam entrada de texto e imagem, e ambos emitem decisões, por isso nenhum tem vantagem de modalidade sobre o outro. A verdadeira divisão está no comprimento de contexto: o d1-ultra suporta 32768 tokens, enquanto o Jev 1.14 suporta 262144 tokens, o que faz do Jev 1.14 o que tem o contexto maior por uma margem ampla. Nenhum dos modelos lista quaisquer parâmetros suportados, por isso não pode ajustar o comportamento de amostragem, a temperatura ou controlos semelhantes através do corpo do pedido. No preço, os dois são aproximadamente iguais para entrada, e não há diferença significativa registada para o custo de saída, por isso o custo não é o eixo que deve decidir isto por si.
Escolha com base na quantidade de material sobre o qual a decisão tem de ser tomada. Se a decisão depende de um grande volume de texto, uma transcrição longa, um grande conjunto de documentos, ou muitas imagens mais o seu contexto envolvente, o Jev 1.14 é a escolha mais segura porque a sua janela de contexto é muito maior e é menos provável que trunque a evidência em que a decisão assenta. Se a decisão é estreita e a entrada relevante cabe confortavelmente dentro de 32768 tokens, o d1-ultra é uma escolha razoável e não há penalização de custo por o escolher, uma vez que o preço de entrada é aproximadamente o mesmo. Em ambos os casos, lembre-se de que o modelo devolve uma decisão, por isso a lógica envolvente, o conjunto permitido de resultados e a validação dessa saída ficam do seu lado.
Chamar qualquer um deles através de api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente existente para api14, mantém a forma habitual do pedido, e altera apenas o campo model id entre "liquid/d1-ultra" e "typesafe/jev-1.14". Tudo o resto na chamada, as mensagens, as partes de texto e imagem, e o tratamento da resposta, permanece como está. Isso significa que pode construir contra um id, depois trocar o id para comparar o outro com as suas próprias entradas sem reescrever código de integração. Como nenhum dos modelos expõe parâmetros suportados, não envie campos de ajuste esperando que tenham efeito.
Não há nenhum caso nos factos fornecidos em que um modelo seja claramente a melhor escolha numa dimensão que não seja o contexto. Empatam no preço de entrada, correspondem nas modalidades de entrada e saída, e nenhum oferece ferramentas, saída estruturada ou raciocínio como característica distintiva. Por isso a decisão reduz-se a uma única questão: a sua entrada cabe em 32768 tokens? Se sim, qualquer dos ids serve e pode escolher com base noutros fundamentos. Se não, use "typesafe/jev-1.14" e guarde "liquid/d1-ultra" para as decisões mais pequenas e autocontidas, onde o seu contexto mais curto não é uma restrição.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "liquid/d1-ultra" para "typesafe/jev-1.14", 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": "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);
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