Perceptron: Perceptron Mk1 mot Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2
En jämförelse sida vid sida av Perceptron: Perceptron Mk1 (0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,19 kr)) och Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 (2,98 US$ / 1M textdelar (≈ 29,42 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Perceptron: Perceptron Mk1 | Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Perceptron | Sao10K |
| Indata | 0,52 US$ / 1M textdelar (≈ 5,19 kr) | 2,98 US$ / 1M textdelar (≈ 29,42 kr) |
| Utdata | 5,25 US$ / 1M textdelar (≈ 51,93 kr) | 2,98 US$ / 1M textdelar (≈ 29,42 kr) |
| Kontextfönster | 32 768 | 131 072 |
| Max utdata | 8 192 | 16 384 |
| Indata | text, image, video | text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 12 maj 2026 | 28 aug. 2024 |
Viktiga skillnader
- Perceptron: Perceptron Mk1 är 82% billigare på indata-tokens.
- Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 är 43% billigare på utdata-tokens.
- Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 läser 4.0× mer kontext (131 072 tokens).
- Endast Perceptron: Perceptron Mk1 stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,00315 US$ med Perceptron: Perceptron Mk1 och 0,00446 US$ med Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2.
Mer i detalj
Perceptron: Perceptron Mk1 är en textmodell från Perceptron, släppt 2026-05-12. Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 kommer från Sao10K och släpptes 2024-08-28. Båda tillhandahålls som modeller i textkategorin på api14, och båda returnerar text som sin enda utdatamodalitet, så allt du genererar med endera kommer tillbaka som text.
De skiljer sig tydligast åt när det gäller kontext, modaliteter och resonemang. Perceptron Mk1 accepterar text, bild och video som indata, medan Euryale-modellen endast accepterar text. Det gör Perceptron Mk1 till valet när din prompt behöver innehålla en skärmbild, ett diagram, en skannad sida eller ett videoklipp tillsammans med skriftliga instruktioner. Euryale-modellen har det större kontextfönstret, med 131072 tokens mot 32768 för Perceptron Mk1, så den kan hålla långt mer text i ett enda anrop, vilket spelar roll för långa dokument, utökade transkript eller stora mängder referensmaterial. Perceptron Mk1 är den enda av de två som beskrivs stödja resonemang, och dess parameteruppsättning inkluderar include_reasoning och reasoning, så det är modellen att ta till när du vill att modellen ska arbeta igenom ett problem innan den svarar. Euryale-modellen exponerar i stället en bredare uppsättning parametrar för sampling och styrning, inklusive logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed och stop, vilket ger dig finare kontroll över hur dess text produceras. När det gäller strukturerade utdata är de två inte meningsfullt olika, och ingen av dem pekas ut som den enda som stöder verktyg.
För att välja mellan dem, börja med indatans form. Om din uppgift involverar bilder eller video kan bara Perceptron Mk1 ta emot det, så beslutet är redan fattat. Om din uppgift är enbart text men materialet är mycket långt är Euryale-modellens större kontext en verklig fördel, och dess extra reglage (seed för reproducerbarhet, logit_bias för styrning, repetition_penalty för loopande text) passar genereringsarbete där du vill finjustera utdata. Om din uppgift är ett textproblem som drar nytta av explicit resonemang är Perceptron Mk1 den att anropa. När det gäller kostnad är indata billigare på Perceptron Mk1, medan utdata är billigare på Euryale-modellen, så det billigare alternativet beror på om din arbetsbelastning är indatatung eller utdatatung; den aktuella pristabellen visar de nuvarande siffrorna.
Att anropa endera modellen fungerar på samma sätt via api14:s OpenAI-kompatibla API. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar din begäran till slutpunkten för chattkompletteringar med din api14-nyckel, och ställer in fältet model till det id du vill använda. För att använda Perceptron Mk1, ställ in modell-id:t till perceptron/perceptron-mk1. För att använda Euryale-modellen, ställ in det till sao10k/l3.1-euryale-70b. Allt annat i förfrågans brödtext behåller samma form, så att byta modell är en enradsändring av modell-id:t. Tänk på att parametrarna inte är identiska mellan de två: Perceptron Mk1 stöder reasoning och include_reasoning, vilket Euryale-modellen inte gör, och Euryale-modellen stöder logit_bias, min_p, repetition_penalty, seed och stop, vilket Perceptron Mk1 inte gör. Skicka endast parametrar som målmodellen listar, och samma kodväg kommer att betjäna båda.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "perceptron/perceptron-mk1" till "sao10k/l3.1-euryale-70b", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "sao10k/l3.1-euryale-70b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4