Microsoft: Microsoft-Decision-1 contra ScaleDown: Classify-1

Microsoft: Microsoft-Decision-1 é um modelo de decisões da Microsoft, lançado em 2026-10-09. ScaleDown: Classify-1 é um modelo de decisões da ScaleDown, lançado em 2026-10-13. Ambos pertencem à mesma categoria, portanto visam ao mesmo tipo amplo de trabalho: receber uma entrada e retornar uma decisão em vez de um parágrafo de texto corrido. Nenhum dos provedores é novato em servir modelos por APIs, então a escolha entre eles se resume ao ajuste aos seus inputs e ao tamanho do contexto específicos, e não à marca.

A diferença mais clara é a janela de contexto. Microsoft-Decision-1 aceita 32768 tokens, enquanto ScaleDown: Classify-1 aceita 1000000 tokens, então a ScaleDown oferece o contexto maior por uma margem ampla. As modalidades de entrada também diferem. Microsoft-Decision-1 aceita apenas texto. ScaleDown: Classify-1 aceita texto, imagens e arquivos, então se a sua decisão depende de um formulário digitalizado, uma captura de tela ou um documento enviado, a ScaleDown pode consumi-lo diretamente, enquanto a Microsoft exigiria que você convertesse tudo para texto primeiro. Ambos retornam decisões como sua modalidade de saída, então não há diferença no lado da saída, e nenhum dos modelos lista parâmetros suportados, o que significa que você não deve esperar que ajustes extras como temperature ou top_p sejam aceitos no corpo da requisição.

Para tarefas de decisão diretas, apenas com texto, em que o prompt cabe confortavelmente em 32768 tokens, Microsoft-Decision-1 é um padrão razoável. É um modelo da Microsoft, o que pode importar se a sua stack já tende para esse lado, e o contexto menor não é uma limitação para entradas curtas no estilo de classificação. Recorra a ScaleDown: Classify-1 quando a decisão precisar considerar um documento longo, um grande lote de texto ou entradas não textuais, como uma imagem ou um arquivo anexado, em uma única chamada, já que é o único dos dois que consegue ver essas modalidades e aceita muito mais tokens. Se as suas entradas forem texto e pequenas, os dois têm aproximadamente o mesmo preço no lado da entrada, então o custo não é o fator decisivo nesse caso.

Você chama qualquer um dos modelos pela API compatível com OpenAI da api14. Aponte seu cliente existente para a URL base da api14 com sua chave api14, depois defina o campo model para o id desejado. Para a Microsoft o id é microsoft/microsoft-decision-1, e para a ScaleDown é scaledown/classify-1. Todo o resto na requisição permanece igual, então a troca é uma mudança de uma linha no id do modelo, o que facilita comparar os dois com os seus próprios inputs em um teste A/B. Lembre-se de que nenhum dos modelos lista parâmetros suportados, então mantenha os corpos das requisições mínimos e evite passar configurações de amostragem que podem ser rejeitadas ou ignoradas.

Não há nenhum fato aqui que torne um modelo estritamente melhor em todos os casos. ScaleDown: Classify-1 vence em comprimento de contexto e modalidades de entrada e não é mais caro na entrada, mas Microsoft-Decision-1 continua sendo uma boa escolha para decisões curtas, apenas com texto, especialmente se você preferir um modelo servido pela Microsoft. Comece com o modelo cujos limites correspondem aos seus inputs e, se estiver em dúvida, execute a mesma requisição contra os dois ids e compare as decisões nos seus próprios dados.