Nace.AI: Drex Max contra ScaleDown: Classify-1
Uma comparação lado a lado entre Nace.AI: Drex Max (US$ 0,21 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,15)) e ScaleDown: Classify-1 (US$ 0,14 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,77)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Nace.AI: Drex Max | ScaleDown: Classify-1 | |
|---|---|---|
| Provedor | Nace.AI | ScaleDown |
| Entrada | US$ 0,21 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,15) | US$ 0,14 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,77) |
| Leitura de cache | US$ 0,21 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,15) | - |
| Janela de contexto | 262.144 | 1.000.000 |
| Saída máxima | 235.929 | 900.000 |
| Entrada | text, image | text, image, file |
| Saída | decisions | decisions |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 21 de out. de 2026 | 13 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- ScaleDown: Classify-1 é 33% mais barato nos tokens de entrada.
- ScaleDown: Classify-1 lê 3.8× mais contexto (1.000.000 tokens).
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000210 com Nace.AI: Drex Max e US$ 0,000140 com ScaleDown: Classify-1.
Em detalhe
Nace.AI: Drex Max é um modelo da Nace.AI, e ScaleDown: Classify-1 é um modelo da ScaleDown. Ambos estão na categoria de decisões, o que significa que a sua saída é uma decisão e não texto de forma livre, e ambos foram lançados em outubro de 2026, com o Classify-1 a chegar no dia 13 e o Drex Max no dia 21. Se está a escolher entre eles, a questão prática não é qual empresa é mais conhecida, mas qual se adapta à forma do input que precisa de enviar e à quantidade do mesmo.
A divisão mais clara está no contexto e nos tipos de input. O Classify-1 aceita texto, imagens e ficheiros, e a sua janela de contexto é maior, pelo que pode receber um payload muito maior numa só chamada. O Drex Max aceita apenas texto e imagens, com uma janela de contexto menor, pelo que os ficheiros não são uma opção e os inputs longos têm de ser reduzidos ou divididos. Nenhum dos modelos expõe parâmetros suportados, e nenhum é destacado para ferramentas, saída estruturada ou raciocínio, pelo que esses não são fatores decisivos aqui. Quanto ao preço, o Classify-1 é o mais barato dos dois no input; o preço do output não é significativamente diferente entre eles.
Para o trabalho do dia a dia, a escolha segue o input. Se a sua tarefa de decisão for orientada por documentos, folhas de cálculo, PDFs ou outros ficheiros, o Classify-1 é a escolha natural porque aceita ficheiros diretamente e retém muito mais contexto, o que importa quando as evidências para uma decisão estão dispersas ao longo de um documento extenso. Se a sua tarefa for construída em torno de texto e imagens, como capturas de ecrã, fotografias ou prompts escritos curtos, o Drex Max cobre isso e mantém-no no lado Nace.AI do gateway. Onde ambos conseguem lidar com o input, o Classify-1 é a opção de input mais barata, pelo que é a predefinição sensata, a menos que tenha uma razão para preferir o Drex Max.
Chamar qualquer dos modelos através do api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base do api14, envia o seu pedido na forma habitual de chat completions, e define o campo model para o id que pretende. Alternar entre eles é uma alteração de uma linha: use nace-ai/drex-max para o Drex Max, ou scaledown/classify-1 para o Classify-1. A estrutura das suas mensagens, as partes de imagem e a autenticação mantêm-se como estão, pelo que pode comparar os dois com os seus próprios dados alterando apenas essa string.
Há um caso em que o Drex Max continua a ser a melhor escolha, apesar de o Classify-1 ser mais barato no input e maior em contexto. Se o seu pipeline já estiver construído sobre a Nace.AI, ou se quiser especificamente manter-se dentro desse fornecedor para consistência entre as suas outras chamadas, o Drex Max trata de decisões de texto e imagem sem trazer um segundo fornecedor. É também o mais recente dos dois lançamentos, o que pode importar se preferir o modelo mais recente da categoria.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "nace-ai/drex-max" para "scaledown/classify-1", 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": "scaledown/classify-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);
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