Liquid AI d1 API im Test: Preise, Vision und Grenzen

Ein Support-Router muss keinen Aufsatz schreiben, sondern das Ticket der richtigen Warteschlange zuordnen. Genau auf diese Aufgabe ist Liquid AI d1 ausgelegt – und der Preis von 0,04 $ pro einer Million Eingabetokens ist bemerkenswert niedrig. Der Haken: Die Geschwindigkeits- und Genauigkeitswerte des Anbieters reichen nicht aus, um verlässliche Schwellenwerte für die eigenen Daten abzuleiten.

Was der d1-Release vom 5. Oktober geändert hat

Mit dem Release vom 5. Oktober wurde Liquid AI d1 aus einem reinen Text-Entscheidungsmodell zu einem multimodalen Modell, das Text, Bilder oder beides verarbeitet. In der Ankündigung von Liquid AI wird der direkte API-Zugriff unter dem Modellnamen d1 beschrieben. Zusätzlich ist der Textzugriff über Vercel und OpenRouter verfügbar; die Vision-Unterstützung soll bei diesen Gateways noch folgen.

Die Ankündigung von Liquid AI vom 5. Oktober führt Bildeingaben ein, nennt einen Preis von 0,04 $ pro einer Million Eingabetokens und gibt für Textentscheidungen eine typische Dauer von 200–300 ms an.

Liquid beschreibt ein Entscheidungsmodell als System, das einen Zustand entgegennimmt, eine oder mehrere typisierte Fragen bewertet und Wahrscheinlichkeiten statt Fließtext zurückgibt. Damit eignet sich d1 als Baustein für Klassifikation, Routing, Filterung, Ranking und Freigabestufen – nicht als Ersatz für einen Chatbot oder ein Coding-Modell.

Die d1-Preise von Liquid AI sind ungewöhnlich – und leicht falsch zu verstehen

Liquid AI d1 berechnet nur Eingabetokens und weist keine erzeugten Ausgabetokens aus. „Null Ausgabetokens“ bedeutet nicht, dass eine Anfrage keine Antwort liefert oder der Dienst kostenlos ist. Gemeint ist, dass die API typisierte Entscheidungswerte zurückgibt, ohne dafür fortlaufend erklärenden Text zu generieren.

Der offizielle Preis liegt bei 0,04 $ pro einer Million Eingabetokens. Bei diesem Tarif verbrauchen eine Million Anfragen mit jeweils 500 berechneten Eingabetokens insgesamt 500 Millionen Eingabetokens und kosten rund 20 $ – Aufschläge von Gateways oder weitere Plattformgebühren noch nicht eingerechnet.

In derselben Ankündigung von Liquid AI steht, dass Bilder 1,5 Tokens pro 32×32-Pixel-Kachel verwenden. Ein Bild mit 1024×1024 Pixeln entspricht damit 1.536 Eingabetokens: 32×32 Kacheln multipliziert mit 1,5 Tokens.

Ein weiteres Detail sollte in die Kostenplanung einfließen: Laut Launch-Dokumentation von Liquid wird jede Frage als eigener Prompt berechnet – einschließlich Fragetext und mitgelieferter Bilder. Fünf Fragen zu einem großen Bild können daher deutlich mehr kosten als eine einzelne Frage, auch wenn eine Anfrage mit mehreren Fragen möglicherweise verhindert, dass ein gemeinsamer Zustand mehrfach übertragen werden muss.

Wann d1 ein LLM ersetzen kann – und wann nicht

Liquid AI d1 ist besonders interessant, wenn das mögliche Ergebnis bereits vor der Anfrage feststeht. Ein herkömmliches LLM bleibt die bessere Wahl, wenn Nutzer Erklärungen, generierte Inhalte, Code oder mehrstufiges Reasoning benötigen.

Der größte praktische Vorteil sind nicht nur die günstigen Tokens. Typisierte Ausgaben machen es überflüssig, ein Chatmodell um JSON zu bitten, Enums zu validieren, fehlerhafte Payloads zu reparieren oder für Erklärungstext zu bezahlen, den die Anwendung anschließend ohnehin verwirft.

Die schmale Schnittstelle ist zugleich die wichtigste Einschränkung. Liquid AI d1 kann nicht erklären, warum es eine bestimmte Wahrscheinlichkeit vergeben hat. Außerdem ist eine selbstbewusst wirkende Zahl nicht automatisch eine auf einer neuen Domäne kalibrierte Wahrscheinlichkeit.

Eine Diskussion echter Nutzer auf r/LocalLLaMA berichtete bei einfachen Verzweigungsaufgaben keinen klaren Vorteil gegenüber One-Shot-Klassifikatoren. Der Kommentar bezieht sich auf die gesamte Kategorie und nicht auf einen d1-Test, benennt aber den richtigen Vergleichswert: d1 sollte mit einem einfachen Klassifikator verglichen werden – nicht nur mit einem teuren Frontier-LLM.

So funktioniert der Vertrag der Liquid AI d1 API

Die Liquid AI d1 API übermittelt einen gemeinsamen Zustand sowie eine oder mehrere benannte Fragen. Noul verarbeitet Ja/Nein-Wahrscheinlichkeiten, Choice wählt aus mehreren Labels und Score bewertet eine geordnete Skala.

Eine minimale Anfrage folgt dem in der Launch-Dokumentation von Liquid AI gezeigten Endpunkt und Payload-Aufbau:

import requests

payload = {
    "model": "d1",
    "state": "Customer was charged twice for order A-4471 and requests a refund.",
    "questions": {
        "refund_request": {
            "type": "noul",
            "instructions": "Is the customer requesting a refund?"
        },
        "queue": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which team should handle this ticket?",
            "options": ["billing", "technical", "account", "other"]
        }
    }
}

response = requests.post(
    "https://api.liquid.ai/decisions/v1/systemone",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_LIQUID_API_KEY"},
    json=payload,
    timeout=30,
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["answers"])

Für Vision zeigt die offizielle Ankündigung von Liquid AI base64-kodierte Bilder in einem images-Feld neben state und questions. Bei der Prüfung von Leiterplatten kann eine Noul-Frage beispielsweise lauten: „Hat diese Leiterplatte einen Defekt?“ Anschließend wird die von der benannten Antwort zurückgegebene Wahrscheinlichkeit ausgelesen.

Die festen Fragetypen der API sind eine nützliche Einschränkung. Labels und Bewertungsstufen sollten sorgfältig definiert werden. Ein expliziter Fallback wie other gehört ebenfalls dazu. Die höchste Wahrscheinlichkeit sollte nicht automatisch als Freigabe für eine Aktion gelten, solange kein Schwellenwert anhand gelabelter Beispiele getestet wurde.

Die veröffentlichten Ergebnisse sind vielversprechend, stammen aber weiterhin vom Anbieter

In der Ankündigung von Liquid AI vom 5. Oktober heißt es, d1 habe GPT-6.1 Sol bei vier von sechs Anwendungen erreicht oder übertroffen, sei 19- bis 200-mal günstiger als GPT-6.1 Sol und Claude Opus 5.5 gewesen und habe bei jeder getesteten Aufgabe schneller gearbeitet. Das spricht für einen Pilotversuch. Die Methodik der Ankündigung basierte jedoch auf jeweils einem Durchlauf pro Modell und Anwendung und nicht auf wiederholten, unabhängigen Tests.

Liquid legt einige wichtige methodische Details offen: Jede Anwendung wurde pro Modell einmal ausgeführt, bis zu acht Anfragen liefen parallel, die Kosten basierten auf Listenpreisen ohne Rabatte für Prompt-Caching, und einige Codefragen sowie Komprimierungssitzungen wurden erst nach Aufbau der d1-Pipeline formuliert. Unabhängige Kalibrierungskurven, Fehlerkosten, Rate Limits und eine vollständige Tabelle mit Rohdaten veröffentlicht der Beitrag nicht.

Wähle eine wiederkehrende Entscheidung aus, erstelle einen gelabelten Holdout-Datensatz und vergleiche d1 mit der bestehenden Regel oder dem aktuellen Klassifikator. Anschließend sollten False Positives, False Negatives, Latenz und Kosten genau bei dem Schwellenwert untersucht werden, den das Unternehmen tatsächlich einsetzen würde. Vor einer automatischen Entscheidung über Löschungen, Zahlungen, Zugriffsrechte oder Sicherheitsfälle ist Shadow Traffic die bessere Option.

FAQ zur Liquid AI d1 API

Ist Liquid AI d1 kostenlos?

Der offizielle Release vom 5. Oktober nennt für d1 einen Preis von 0,04 $ pro einer Million Eingabetokens ohne Berechnung von Ausgabetokens. Gebühren von Gateways oder Drittplattformen können vom Tarif der direkten API abweichen.

Kann d1 lokal ausgeführt werden?

Liquid AI hat für das aktuelle d1-Modell keine herunterladbaren Gewichte angekündigt. Im Beitrag vom 5. Oktober heißt es, dass offene Gewichte für kommende Entscheidungsmodelle geplant sind – nicht, dass d1 selbst lokal eingesetzt werden kann.

Wie groß ist das Kontextfenster von d1?

Die Ankündigung von Liquid vom 5. Oktober nennt kein maximales Kontextfenster. Für den Produktionseinsatz sollte das aktive Limit beim gewählten Anbieter überprüft werden, statt sich auf ältere Verzeichniseinträge zu verlassen.

Ist d1 besser als ein herkömmlicher Klassifikator?

Für eine allgemeingültige Antwort gibt es nicht genügend unabhängige Belege. d1 ist interessant, wenn sich Labels oder Bewertungsmaßstäbe häufig ändern. Für eine eng umrissene Aufgabe mit vielen gelabelten Daten kann ein stabiler und günstiger Klassifikator weiterhin die bessere Wahl sein.

Die Entscheidungsregel

Liquid AI d1 verdient einen Pilotversuch, wenn ein teurer LLM-Aufruf am Ende ein Label, eine Wahrscheinlichkeit, eine Route oder einen Score liefern soll. Der Preis von 0,04 $/M Eingabetokens, die vom Anbieter genannte Latenz von 200–300 ms, typisierte Ausgaben und die neue Vision-Unterstützung machen den Test günstig.

Die offene Kernfrage betrifft die Kalibrierung: d1 kann eine Entscheidung günstig treffen. Ob sich diese Wahrscheinlichkeit sicher als Grundlage für eine Aktion verwenden lässt, zeigen jedoch nur die eigenen gelabelten Produktionsdaten.