LiquidAI: d1 contra Respan: Span-01
Uma comparação lado a lado entre LiquidAI: d1 (US$ 0,07 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,38)) e Respan: Span-01 (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 | Respan: Span-01 | |
|---|---|---|
| Provedor | LiquidAI | Respan |
| 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 | - |
| Saída máxima | 58.982 | - |
| Entrada | text, image | text |
| Saída | decisions | decisions |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 1 de out. de 2026 | 26 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000070 com LiquidAI: d1 e US$ 0,000070 com Respan: Span-01.
Em detalhe
LiquidAI: d1 é um modelo de decisões da LiquidAI, lançado em 1 de outubro de 2026. Respan: Span-01 é um modelo de decisões da Respan, lançado em 26 de setembro de 2026. Ambos estão na mesma categoria, o que significa que são construídos para retornar uma decisão como saída, em vez de prosa de forma livre, e ambos são acessados através do mesmo gateway. Os dois fornecedores são empresas diferentes, portanto os ids dos modelos diferem tanto no prefixo do fornecedor quanto no nome do modelo.
A divisão mais clara entre eles está no tratamento de entrada. LiquidAI: d1 aceita entrada de texto e imagem, então pode analisar uma captura de tela, um diagrama ou uma página digitalizada junto com o seu prompt. Respan: Span-01 aceita apenas texto. A janela de contexto é onde os fatos publicados se esgotam: LiquidAI: d1 lista 65.536 tokens, enquanto Respan: Span-01 não publica um comprimento de contexto, então você deve tratar seu limite como desconhecido e testar com seus próprios payloads antes de se comprometer com um fluxo de trabalho de documentos longos. Nenhum dos modelos expõe parâmetros suportados, e nenhum anuncia uso de ferramentas, saída estruturada ou raciocínio como característica distintiva, então nesses eixos não há nada que os separe. Ambos produzem apenas decisões, o que significa que nenhum deles é um modelo de chat ou geração de uso geral.
Para seleção prática, comece pelo tipo de entrada. Se sua tarefa envolve ler uma imagem, como classificar um formulário, verificar um gráfico ou encaminhar uma captura de tela, LiquidAI: d1 é o único dos dois que pode receber essa entrada. Se sua tarefa é puramente texto, como triar um ticket de suporte, rotular uma mensagem ou tomar uma decisão de sim ou não sobre um parágrafo de conteúdo, ambos os modelos são candidatos e a decisão se resume ao preço e a quanto texto você precisa fornecer. Como Respan: Span-01 não declara um comprimento de contexto, mantenha suas entradas modestas ou verifique o comportamento você mesmo antes de enviar qualquer coisa longa. Sobre o preço, os dois são aproximadamente iguais para entrada, então o custo provavelmente não será o fator decisivo desse lado; o preço de saída não está diferenciado nas informações disponíveis, então consulte a tabela ao vivo nesta página para os números atuais.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma maneira, porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a URL base do api14, envia sua requisição para o endpoint de chat completions com sua chave api14, e define o campo model. A única mudança entre os dois é essa string: use "liquid/d1" para LiquidAI: d1 e "respan/span-01" para Respan: Span-01. A estrutura da sua mensagem, os cabeçalhos e a análise da resposta permanecem idênticos, então você pode trocar de modelo com a edição de uma linha, ou executar ambos lado a lado na mesma entrada para comparar suas decisões antes de escolher um.
Há um caso em que Respan: Span-01 continua sendo a melhor escolha, mesmo que LiquidAI: d1 cubra mais tipos de entrada. Se sua carga de trabalho é apenas texto e você quer o modelo mais restrito, de modalidade única, Span-01 é uma escolha direta, e seu lançamento um pouco mais cedo significa que ele está disponível há um pouco mais de tempo. Ele também é o padrão sensato quando você não precisa de entrada de imagem e prefere manter a superfície da requisição o mais simples possível. Nenhum dos modelos suporta ferramentas ou flags de saída estruturada, então se seu pipeline depende disso, planeje lidar com a análise do seu lado independentemente de qual id você chamar.
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 "respan/span-01", 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": "respan/span-01",
"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);
Mais comparações
- LiquidAI: d1 Latest contra LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest contra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest contra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest contra Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest contra Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest contra LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest contra Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 contra LiquidAI: d1.1