Together: Tev1 4B Experimental mot TypeSafe: Jev 1.13
En jämförelse sida vid sida av Together: Tev1 4B Experimental (0,15 US$ / 1M textdelar (≈ 1,44 kr)) och TypeSafe: Jev 1.13 (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
| Together: Tev1 4B Experimental | TypeSafe: Jev 1.13 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Together | TypeSafe |
| Indata | 0,15 US$ / 1M textdelar (≈ 1,44 kr) | 0,15 US$ / 1M textdelar (≈ 1,44 kr) |
| Kontextfönster | 32 768 | 262 144 |
| Max utdata | 8 | 235 929 |
| Indata | text | text, image |
| Utdata | decisions | decisions |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 30 sep. 2026 | 18 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- TypeSafe: Jev 1.13 läser 8.0× mer kontext (262 144 tokens).
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,000147 US$ med Together: Tev1 4B Experimental och 0,000147 US$ med TypeSafe: Jev 1.13.
Mer i detalj
Together: Tev1 4B Experimental är en modell från Together, listad under kategorin decisions, och den tar text som indata och returnerar beslut som utdata. TypeSafe: Jev 1.13 kommer från TypeSafe och ligger i samma kategori decisions, och returnerar också beslut, men den accepterar både text och bilder som indata. Båda är beslutsorienterade modeller snarare än allmänna chattmodeller, så du bör förvänta dig att de används där resultatet du vill ha är ett val eller en dom snarare än en lång textmassa.
Den tydligaste skillnaden mellan dem är kontexten. TypeSafe: Jev 1.13 stöder ett kontextfönster på 262144 tokens, medan Together: Tev1 4B Experimental stöder 32768 tokens, så Jev 1.13 är alternativet med större kontext med bred marginal. Jev 1.13 accepterar också bildindata tillsammans med text, medan Tev1 4B Experimental endast är text. Vad gäller pris markerar den kvalitativa jämförelsen indatakostnaden som lika, så ingen av modellerna är meningsfullt billigare än den andra på indatasidan, och den aktuella pristabellen på den här sidan är platsen att kontrollera aktuella siffror. Ingen av modellerna listar några parametrar som stöds, så du bör inte planera att justera sampling eller verktygsstilsalternativ via förfrågans body.
För praktiskt val, använd TypeSafe: Jev 1.13 när beslutet beror på en stor mängd material, till exempel ett långt dokument, en stor logg eller ett helt arkiv med text som måste vägas på en gång, och även när en del av indata är en bild som modellen behöver beakta. Använd Together: Tev1 4B Experimental när indata är ren text och ryms bekvämt inom 32768 tokens, vilket täcker många vardagliga beslutsuppgifter där en kortare prompt räcker. Om du är osäker gör den större kontexten och bildstödet i Jev 1.13 den till det mer flexibla standardvalet, medan Tev1 4B Experimental är det enklare valet när du vet att din indata endast är text och måttlig i storlek.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en förfrågan i chat completions-stil och ställer in fältet model till det id du vill använda. För att växla mellan dem ändrar du bara det model-id:t, med togethercomputer/tev1-4b-experimental för Together-modellen och typesafe/jev-1.13 för TypeSafe-modellen. Allt annat i förfrågan, inklusive dina messages och eventuella andra fält du normalt skickar, förblir som det är, så du kan jämföra de två genom att redigera en enda sträng.
Det finns ett fall där Together: Tev1 4B Experimental fortfarande är det bättre valet även om Jev 1.13 är större och accepterar bilder. Om din uppgift endast är text och din prompt ryms inom 32768 tokens ger den extra kontexten i Jev 1.13 dig ingenting, och eftersom indatapriset är lika sparar du inga pengar genom att byta åt något håll. I den situationen är den mindre, textbaserade modellen ett fullt rimligt val, och du kan behålla den som standard för korta textbeslut medan du reserverar typesafe/jev-1.13 för de långa eller bildbaserade fallen.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "togethercomputer/tev1-4b-experimental" till "typesafe/jev-1.13", 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-1.13",
"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