LiquidAI: d1 contra Perplexity: Decider V1.2
Uma comparação lado a lado entre LiquidAI: d1 (US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)) e Perplexity: Decider V1.2 (US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| LiquidAI: d1 | Perplexity: Decider V1.2 | |
|---|---|---|
| Provedor | LiquidAI | Perplexity |
| Entrada | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38) | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38) |
| Leitura de cache | US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38) | - |
| Janela de contexto | 65.536 | 262.144 |
| Saída máxima | 58.982 | 235.929 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Saída | decisions | decisions |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 1 de out. de 2026 | 16 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Perplexity: Decider V1.2 lê 4.0× mais contexto (262.144 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000070 com LiquidAI: d1 e US$ 0,000070 com Perplexity: Decider V1.2.
Em detalhe
LiquidAI: d1 é um modelo de decisões da LiquidAI, e Perplexity: Decider V1.2 é um modelo de decisões da Perplexity. Ambos estão na mesma categoria, portanto nenhum dos dois é um modelo de chat geral que você usaria para redigir um e-mail ou escrever uma função. Você os chama quando quer uma decisão retornada em vez de texto corrido. A LiquidAI lançou o d1 em 2026-10-01, e a Perplexity lançou o Decider V1.2 em 2026-10-16, então os dois estão próximos no tempo e visam o mesmo trabalho.
A diferença mais clara é o contexto. O Decider V1.2 aceita até 262144 tokens, enquanto o d1 aceita 65536, então o modelo da Perplexity recebe aproximadamente quatro vezes mais entrada em uma única chamada. Ambos aceitam texto e imagem como entrada, e ambos retornam decisões como saída, então a história de modalidade é a mesma dos dois lados. Nenhum dos modelos lista parâmetros suportados, o que significa que você não deve esperar ajustar amostragem ou controles semelhantes por meio do corpo da requisição. A comparação qualitativa marca o preço de entrada como empate, então o custo por token de entrada é praticamente o mesmo para ambos, e não há diferença significativa registrada no preço de saída nem em exclusividade de ferramentas, saída estruturada ou raciocínio.
Para a seleção de tarefa, o fator decisivo é quanto material o modelo precisa ponderar. Se sua decisão depende de um documento longo, uma transcrição grande, um conjunto extenso de passagens recuperadas ou várias imagens ao mesmo tempo, o Decider V1.2 é a escolha mais segura porque sua janela de contexto é muito maior e você tem menos chance de truncar evidências que importam. Se suas entradas são curtas e bem delimitadas, o d1 é uma escolha razoável e o preço de entrada é praticamente o mesmo, então você está principalmente trocando folga de contexto por nada em particular. Quando as evidências cabem confortavelmente em 65536 tokens, qualquer um dos modelos pode servir, e você pode escolher com base em qual provedor tem fornecido decisões mais úteis nas suas próprias avaliações.
Chamar qualquer um dos modelos por meio do api14 funciona da mesma forma porque o gateway expõe uma API compatível com a OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base do api14, envia sua requisição para o endpoint de chat completions e define o campo model. Para usar o modelo da LiquidAI, defina o id do modelo como "liquid/d1". Para usar o modelo da Perplexity, defina-o como "perplexity/pplx-decider-v1.2". Todo o resto na requisição, incluindo suas mensagens e quaisquer imagens, permanece como está. Alternar entre os dois é uma mudança de uma linha, então você pode executar o mesmo prompt nos dois e comparar as decisões que recebe de volta.
Há um argumento para permanecer com o d1 mesmo quando o contexto não é a restrição. Se suas entradas são consistentemente curtas, se você já ajustou seu pipeline em torno do formato de decisão da LiquidAI, ou se você simplesmente prefere suas saídas nos seus dados, a janela maior do Decider V1.2 não lhe traz nada e o custo de entrada é praticamente o mesmo. Nessa situação, a folga extra é capacidade não utilizada, e não há diferença de capacidade listada que forçaria a troca.
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 "perplexity/pplx-decider-v1.2", 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": "perplexity/pplx-decider-v1.2",
"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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