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d1 vs Microsoft-Decision-1: preço da API, contexto e recursos · api14

LiquidAI: d1 contra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Uma comparação lado a lado entre LiquidAI: d1 (US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)) e Microsoft: Microsoft-Decision-1 (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	Microsoft: Microsoft-Decision-1
Provedor	LiquidAI	Microsoft
Entrada	US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)	US$ 0,15 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,80)
Leitura de cache	US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)	-
Janela de contexto	65.536	32.768
Saída máxima	58.982	29.491
Entrada	text, image	text
Saída	decisions	decisions
chamada de ferramentas
Saída estruturada
Controle de raciocínio
Adicionado em	1 de out. de 2026	9 de out. de 2026

Principais diferenças

LiquidAI: d1 é 52% mais barato nos tokens de entrada.
LiquidAI: d1 lê 2.0× mais contexto (65.536 tokens).
Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000070 com LiquidAI: d1 e US$ 0,000147 com Microsoft: Microsoft-Decision-1.

Em detalhe

LiquidAI: d1 é um modelo de decisões da LiquidAI, e Microsoft: Microsoft-Decision-1 é um modelo de decisões da Microsoft. Ambos pertencem à mesma categoria, portanto nenhum deles é um modelo de chat ou geração geral no sentido habitual; você os chama para obter uma decisão de volta em vez de um parágrafo de prosa. Eles foram lançados com cerca de uma semana de diferença, com d1 chegando primeiro e Microsoft-Decision-1 logo em seguida. Se você está escolhendo entre eles, as diferenças que importam são o tamanho do contexto, o que você pode fornecer como entrada e o preço.

A divisão mais clara é contexto e entrada. d1 aceita até 65,536 tokens, enquanto Microsoft-Decision-1 aceita 32,768, então d1 oferece aproximadamente o dobro de espaço para documentos longos, transcrições ou histórico acumulado em uma única chamada. d1 também aceita imagens além de texto, enquanto Microsoft-Decision-1 é apenas texto. Ambos retornam decisões como sua modalidade de saída, e nenhum lista quaisquer parâmetros suportados, então você não deve esperar ajustar amostragem ou outros controles em nenhum deles. Quanto ao preço, d1 é o mais barato dos dois na entrada; a comparação para o custo de saída não é significativamente diferente entre eles, então trate-os como praticamente iguais nesse aspecto.

Para trabalho prático, recorra ao d1 quando sua decisão depende de um grande volume de texto, quando você quer manter uma longa conversa ou conjunto de documentos em uma única requisição, ou quando a entrada inclui uma captura de tela, digitalização, gráfico ou outra imagem que a decisão deve levar em conta. Recorra ao Microsoft-Decision-1 quando suas entradas são texto simples e cabem confortavelmente dentro de 32,768 tokens, e quando você prefere permanecer dentro da família Microsoft, por exemplo, para manter a proveniência do modelo consistente em uma stack que já usa serviços Microsoft. Se seus prompts são curtos e apenas texto, o contexto maior do d1 não lhe traz nada, e Microsoft-Decision-1 é um padrão perfeitamente razoável.

Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente existente para a URL base do api14, envia sua requisição para o endpoint de chat completions, e define o campo model para o id desejado. Para usar LiquidAI: d1, defina o model como liquid/d1. Para usar Microsoft: Microsoft-Decision-1, defina-o como microsoft/microsoft-decision-1. Todo o resto no corpo da requisição permanece como está, então alternar entre os dois é uma mudança de uma linha e você pode compará-los no seu próprio tráfego sem reescrever o código de integração.

Ainda há casos em que Microsoft-Decision-1 é a melhor escolha, mesmo que d1 seja mais barato na entrada e tenha a janela maior. Se seu pipeline é apenas texto, seus payloads são pequenos, e você quer o modelo que veio da linha Microsoft, o contexto extra e o suporte a imagens do d1 são simplesmente capacidade não utilizada. Nessa situação os dois são próximos o suficiente no custo de saída que o fator decisivo é de qual provedor você prefere depender, não qual modelo é tecnicamente maior.

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" para "microsoft/microsoft-decision-1", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.

LiquidAI: d1: detalhes e ambiente de testes →Microsoft: Microsoft-Decision-1: detalhes e ambiente de testes →

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": "microsoft/microsoft-decision-1",
  "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);

LiquidAI: d1 contra Microsoft: Microsoft-Decision-1

Especificações

Principais diferenças

Em detalhe

Troque com uma string

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