Respan: Span-02 mot TypeSafe: Jev 1.14
En jämförelse sida vid sida av Respan: Span-02 (0,04 US$ / 1M textdelar (≈ 0,34 kr)) och TypeSafe: Jev 1.14 (0,15 US$ / 1M textdelar (≈ 1,44 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Respan: Span-02 | TypeSafe: Jev 1.14 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Respan | TypeSafe |
| Indata | 0,04 US$ / 1M textdelar (≈ 0,34 kr) | 0,15 US$ / 1M textdelar (≈ 1,44 kr) |
| Kontextfönster | 131 072 | 262 144 |
| Max utdata | 117 964 | 235 929 |
| Indata | text, image | text, image |
| Utdata | decisions | decisions |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 16 okt. 2026 | 14 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- Respan: Span-02 är 76% billigare på indata-tokens.
- TypeSafe: Jev 1.14 läser 2.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,000035 US$ med Respan: Span-02 och 0,000147 US$ med TypeSafe: Jev 1.14.
Mer i detalj
Respan: Span-02 är en modell från Respan, och TypeSafe: Jev 1.14 är en modell från TypeSafe. Båda ligger i kategorin decisions, vilket innebär att deras utdata inte är fri prosa utan ett beslut, och båda släpptes inom några dagar från varandra i oktober 2026, där Jev 1.14 kom först och Span-02 följde två dagar senare. Om du väljer mellan dem väljer du mellan två leverantörer som riktar sig mot samma typ av arbetsbelastning snarare än två fundamentalt olika verktyg.
Den mest konkreta skillnaden är kontexten. Jev 1.14 accepterar upp till 262144 tokens, dubbelt så många som de 131072 tokens som Span-02 accepterar, så om din prompt innehåller långa dokument, stora kodträd eller utökad konversationshistorik ger Jev 1.14 dig betydligt mer utrymme innan du behöver trimma något. När det gäller indatamodaliteter matchar de varandra: båda tar text och bilder, och båda returnerar beslut som sin enda utdatatyp. Ingen av modellerna listar några parametrar som stöds, så du bör inte förvänta dig att kunna justera samplingsbeteende eller liknande inställningar via API:et för någon av dem. Den kvalitativa jämförelsen visar ingen modell som är ensam om att erbjuda verktyg, strukturerad utdata eller resonemang, så det finns ingen förmåga här som den ena har och den andra saknar. När det gäller pris är Span-02 billigare av de två för indata, medan utdatapriset inte skiljer sig nämnvärt mellan dem.
För praktiskt val, börja med kontextkravet. Om din uppgift ryms bekvämt inom 131072 tokens och indatakostnaden spelar roll för dig är Span-02 det rimliga standardvalet, eftersom det är det billigare indataalternativet och hanterar samma text- och bildindata. Om du rutinmässigt arbetar nära eller bortom den gränsen, eller helst inte vill lägga ingenjörstid på att chunk:a och sammanfatta indata, passar Jev 1.14 bättre eftersom dess större fönster tar bort den begränsningen. Eftersom båda avger beslut och ingen av dem exponerar extra parametrar behöver beslutslogiken i din applikation inte ändra form mellan dem; bara volymen kontext du kan skicka skiljer sig, tillsammans med indatapriset.
Att anropa någon av modellerna via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din befintliga OpenAI-klient mot api14, behåller din vanliga request-struktur och ställer in model-fältet till respan/span-02 eller typesafe/jev-1.14. Att växla mellan dem är en enradsändring av det model-id:t, utan andra ändringar i ditt request-format, din message-array eller din hantering av svaret. Det gör det billigt att testa båda mot din egen trafik istället för att bestämma dig på papper.
Det finns ett fall där den billigare modellen fortfarande är rätt val även om den andra är större. Om dina indata är korta, till exempel enstaka bilder med en kort instruktion, eller korta textstycken där du behöver ett beslut, ger den extra kontexten i Jev 1.14 dig ingenting, och Span-02:s lägre indatapris gör det till det mer ekonomiska valet för den arbetsbelastningen.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "respan/span-02" till "typesafe/jev-1.14", 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.post("/decisions", { body: {
"model": "typesafe/jev-1.14",
"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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: d1 Latest mot LiquidAI: d1-ultra Latest
- LiquidAI: d1 Latest mot Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1 Latest mot LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1 Latest mot Morph: Reflex
- LiquidAI: d1-ultra Latest mot Baseten: Joey 1
- LiquidAI: d1-ultra Latest mot LiquidAI: d1.1
- LiquidAI: d1-ultra Latest mot Morph: Reflex
- Baseten: Joey 1 mot LiquidAI: d1.1