ScaleDown: Extract karşı XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)
ScaleDown: Extract ($0,14 / 1M token (≈ ₺7,01)) ve XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) (Ücretsiz) modellerinin api14 kataloğundaki güncel USD fiyatları ve yetenekleriyle yan yana karşılaştırması. İkisi de aynı OpenAI uyumlu API üzerinden çalışır.
Teknik özellikler
| ScaleDown: Extract | XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) | |
|---|---|---|
| Sağlayıcı | ScaleDown | XingChen |
| Girdi | $0,14 / 1M token (≈ ₺7,01) | - |
| Bağlam penceresi | 1.000.000 | 262.144 |
| Maks. çıktı | 900.000 | 235.929 |
| Girdi | text, image, file | text |
| Çıktı | text | text |
| Araç çağırma | ||
| Yapılandırılmış çıktı | ||
| Akıl yürütme kontrolü | ||
| Eklenme | 13 Eki 2026 | 16 Eki 2026 |
Temel farklar
- ScaleDown: Extract 3.8× daha fazla bağlam okur (1.000.000 token).
- araç çağırma özelliğini yalnızca XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) destekler.
- yapılandırılmış JSON çıktısı özelliğini yalnızca XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) destekler.
- akıl yürütme düzeyi kontrolü özelliğini yalnızca XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) destekler.
Ayrıntılı bakış
ScaleDown: Extract, ScaleDown tarafından 2026-10-13 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. XingChen: Xing4.0 29B A4B (ücretsiz), XingChen tarafından 2026-10-16 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Her ikisi de api14 üzerinden OpenAI uyumlu sohbet modelleri olarak sunulur ve her ikisi de metin kategorisinde listelenir. Adlandırma, konumlandırma hakkında bir şeyler söyler: Extract, amaca yönelik oluşturulmuş bir çıkarım modeli gibi kulağa gelirken Xing4.0 29B A4B, ücretsiz katmanı olan genel bir sohbet ve akıl yürütme modelidir.
İkisi arasındaki en büyük fark bağlam ve modalitelerdedir. ScaleDown: Extract, 1.000.000 token bağlam penceresine sahiptir ve bu ikisi arasında daha büyük olandır; metin, görsel ve dosya girdilerini kabul edip metin çıktısı üretir. XingChen: Xing4.0 29B A4B, 262.144 token bağlam penceresine sahiptir ve yalnızca metin kabul eder. Parametrelerde ise ayrım ters yönde işler. XingChen uzun bir örnekleme ve kontrol parametreleri listesi sunar: frequency_penalty, presence_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, repetition_penalty, seed, stop, max_tokens, response_format, structured_outputs, tool_choice, tools, reasoning ve include_reasoning. ScaleDown: Extract yalnızca max_tokens destekler. Yani XingChen ikisi arasında araç çağırma, yapılandırılmış çıktılar ve akıl yürütmeye sahip tek modelken, ScaleDown görsel ve dosya kabul eden tek model ve daha büyük bağlama sahip tek modeldir.
Pratik işler için seçim doğrudan bu farklardan doğar. Göreviniz uzun belgeler, görsel veya dosya girdileri ya da çok büyük miktarda materyali tutması gereken tek bir istem içeriyorsa, daha büyük bağlamı ve çok modlu girdi desteği nedeniyle ScaleDown: Extract doğal seçimdir. Göreviniz fonksiyon çağırma, JSON şemasıyla kısıtlanmış çıktı veya görünür bir akıl yürütme geçişi gerektiriyorsa, XingChen: Xing4.0 29B A4B seçimdir, çünkü bunlar ScaleDown: Extract'in sunmadığı yeteneklerdir. Bu özelliklerin hiçbirinin önemli olmadığı düz metin üretimi için ikisi de olur ve bu sayfadaki canlı fiyat tablosu, burada yazılan herhangi bir şeyden daha iyi bir rehberdir.
Her iki modeli api14 üzerinden çağırmak aynı şekilde çalışır, çünkü uç nokta OpenAI uyumludur. İstemcinizi api14 temel URL'sine yönlendirir, bir sohbet tamamlama isteği gönderir ve model alanını istediğiniz kimliğe ayarlarsınız. Modelleri değiştirmek için yalnızca o dizeyi değiştirirsiniz: "scaledown/extract" ile "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free" arasında ileri geri. İstek gövdeniz, kimlik doğrulama başlığınız ve yanıt ayrıştırmanız olduğu gibi kalır. Tek uyarı parametrelerdir: tools, response_format veya reasoning alanlarını gönderirseniz bunlar XingChen'e uygulanır ve ScaleDown: Extract tarafından desteklenmez, çünkü o yalnızca max_tokens kabul eder; bu nedenle tek bir paylaşılan yük yerine model başına parametre kümeleri tutun.
Bunun ardından bile diğer modelin daha iyi seçim olduğu durumlar vardır. Hâlihazırda bir araç çağırma veya yapılandırılmış çıktı işlem hattı için XingChen kullanıyorsanız ve yalnızca kısa bir metin yanıtına ihtiyacınız varsa, XingChen'de kalmak ikinci bir entegrasyondan kaçınır. Tersine, belge işleri için ScaleDown: Extract üzerindeyseniz ve hızlı bir düz metin tamamlamaya ihtiyacınız varsa, orada kalmak yapılandırmanıza başka bir model kimliği eklemekten kaçınır. İki modelden hiçbiri kesin olarak daha iyi değildir; belirleyici faktörler bağlam boyutu, çok modlu girdi ve araçlara, yapılandırılmış çıktıya veya akıl yürütmeye ihtiyacınız olup olmadığıdır.
Tek bir metinle geçiş yap
İki model de aynı uç noktayı ve istek yapısını kullanır. model değerini "scaledown/extract" yerine "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free" yap, istemler, akış ve araçlar çalışmaya devam eder.
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": "xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Diğer karşılaştırmalar
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview karşı Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha karşı Tencent: Hy4