Análisis de la API d1 de Liquid AI: precio, visión y límites

Un sistema que enruta tickets de soporte no necesita redactar un ensayo: solo debe enviarlos a la cola correcta. Liquid AI d1 está pensado precisamente para ese tipo de tarea acotada, con un precio llamativo de 0,04 $ por millón de tokens de entrada. El matiz importante es que las cifras de velocidad y precisión del fabricante no bastan para establecer umbrales fiables con tus propios datos.

Qué cambió con el lanzamiento de d1 del 5 de octubre

Con el lanzamiento del 5 de octubre, Liquid AI d1 pasó de ser un modelo de decisiones basado solo en texto a admitir texto, imágenes o ambos. El anuncio de Liquid AI incluye acceso directo a la API bajo el nombre de modelo d1, además de acceso únicamente de texto mediante Vercel y OpenRouter. La compatibilidad con visión todavía está pendiente en estas dos pasarelas.

El anuncio de Liquid AI del 5 de octubre añade entradas de imagen, publica una tarifa de 0,04 $/M de tokens de entrada e indica que las decisiones de texto suelen tardar 200–300 ms.

Liquid define un modelo de decisiones como un sistema que recibe un estado, evalúa una o varias preguntas tipadas y devuelve probabilidades en lugar de prosa. Por eso d1 encaja como componente de clasificación, enrutamiento, filtrado, ranking y validación de aprobaciones; no como sustituto de un chatbot o un modelo de programación.

El precio de Liquid AI d1 es poco habitual y fácil de interpretar mal

Liquid AI d1 cobra por los tokens de entrada y no factura tokens de salida generados. «Cero tokens de salida» no significa que la petición no tenga respuesta ni que el servicio sea gratuito. Significa que la API devuelve valores de decisión tipados sin generar prosa de forma autorregresiva.

El precio oficial es de 0,04 $ por millón de tokens de entrada. Con esa tarifa, un millón de peticiones que contengan 500 tokens facturables cada una consumirían 500 millones de tokens de entrada y costarían unos 20 $, antes de aplicar recargos de pasarela u otros cargos de la plataforma.

El mismo anuncio de Liquid AI explica que las imágenes utilizan 1,5 tokens por cada bloque de 32×32 píxeles. Por tanto, una imagen de 1024×1024 aporta 1.536 tokens de entrada: 32×32 bloques multiplicados por 1,5 tokens.

Hay otro detalle de facturación que conviene incluir en los cálculos. La documentación de lanzamiento de Liquid indica que cada pregunta se factura como un prompt independiente, incluido el texto de la pregunta y las imágenes proporcionadas. Formular cinco preguntas sobre una misma imagen grande puede costar, por tanto, bastante más que formular una sola, aunque una petición con varias preguntas quizá evite reenviar parte del estado compartido.

Dónde puede sustituir d1 a un LLM y dónde no

Liquid AI d1 es una opción razonable cuando la salida puede definirse antes de enviar la petición. Un LLM convencional sigue siendo más adecuado si el usuario necesita una explicación, contenido generado, código o razonamiento en varios pasos.

La principal ventaja operativa no está únicamente en que los tokens sean baratos. Las salidas tipadas evitan tener que pedir JSON a un modelo conversacional, validar enumeraciones, reparar payloads malformados y pagar por texto explicativo que la aplicación terminaría descartando.

Esta interfaz limitada también es su principal desventaja. Liquid AI d1 no puede explicar por qué asignó una probabilidad, y un número alto no equivale automáticamente a una probabilidad bien calibrada en un dominio nuevo.

Una conversación real de usuarios en r/LocalLLaMA no encontró una ventaja clara frente a clasificadores de una sola pasada para tareas sencillas de ramificación. El comentario se refiere a la categoría en general, no a una prueba de d1, pero señala cuál debería ser la comparación de partida: contrasta d1 con un clasificador sencillo, no solo con un LLM avanzado y caro.

Cómo funciona el contrato de la API de Liquid AI d1

La API de Liquid AI d1 envía un estado compartido junto con una o varias preguntas con nombre. Noul gestiona probabilidades de sí/no, Choice selecciona entre etiquetas y Score evalúa una escala ordenada.

Una petición mínima sigue el endpoint y la estructura de payload que muestra la documentación de lanzamiento de Liquid AI:

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"])

Para visión, el anuncio oficial de Liquid AI muestra imágenes codificadas en base64 enviadas en un campo images junto a state y questions. En una inspección de placas de circuito, por ejemplo, se puede formular una pregunta Noul como «¿Tiene defectos esta placa de circuito?» y leer la probabilidad devuelta en la respuesta con nombre.

Los tipos de pregunta fijos de la API son una restricción útil. Define con cuidado las etiquetas y los niveles de puntuación, mantén un fallback explícito como other y no conviertas la probabilidad más alta en permiso para automatizar si antes no supera un umbral probado con ejemplos etiquetados.

Los resultados publicados son prometedores, pero siguen siendo datos del fabricante

El anuncio de Liquid AI del 5 de octubre afirma que d1 igualó o superó a GPT-6.1 Sol en cuatro de seis aplicaciones, costó entre 19 y 200 veces menos que GPT-6.1 Sol y Claude Opus 5.5, y fue más rápido en todas las tareas probadas. Son cifras suficientes para justificar un piloto, pero la metodología del anuncio utilizó una sola ejecución por modelo y aplicación, no pruebas independientes repetidas.

La metodología de Liquid incluye información útil: cada aplicación se ejecutó una vez por modelo, se permitieron hasta ocho peticiones simultáneas, los costes se calcularon con precios de lista sin descuentos por caché de prompts y algunas preguntas de código y sesiones de compactación se redactaron después de establecer la canalización de d1. La publicación no ofrece curvas de calibración independientes, costes de error, límites de velocidad ni una tabla completa con los resultados brutos.

Elige una decisión repetida, etiqueta un conjunto de validación, compara d1 con la regla o el clasificador actual y analiza falsos positivos, falsos negativos, latencia y coste usando el umbral que realmente aplicaría el negocio. Antes de activar decisiones automáticas de borrado, pagos, control de acceso o seguridad, es preferible trabajar con tráfico en modo sombra.

Preguntas frecuentes sobre la API d1 de Liquid AI

¿Liquid AI d1 es gratis?

El lanzamiento oficial del 5 de octubre sitúa d1 en 0,04 $ por millón de tokens de entrada y no aplica cargos por tokens de salida. Las tarifas de las pasarelas o de plataformas de terceros pueden diferir del precio de la API directa.

¿Se puede ejecutar d1 en local?

Liquid AI no ha anunciado pesos descargables para el modelo d1 actual. La publicación del 5 de octubre dice que están previstos pesos abiertos para próximos modelos de decisiones, no que d1 esté disponible para ejecutarse en local.

¿Qué ventana de contexto tiene d1?

El anuncio de Liquid del 5 de octubre no indica un máximo de contexto. En producción, conviene comprobar el límite activo con el proveedor elegido en lugar de fiarse de entradas antiguas de directorios.

¿Es d1 mejor que un clasificador normal?

No hay suficientes pruebas independientes para dar una respuesta universal. d1 resulta atractivo cuando las etiquetas o las rúbricas cambian con frecuencia; para una tarea estrecha con muchos datos etiquetados, un clasificador estable y económico puede seguir siendo mejor.

La regla para decidir

Liquid AI d1 merece un piloto cuando una llamada cara a un LLM termina devolviendo una etiqueta, una probabilidad, una ruta o una puntuación. La tarifa de 0,04 $/M de tokens de entrada, la latencia anunciada de 200–300 ms, las salidas tipadas y la nueva compatibilidad con visión hacen que probarlo resulte barato.

La cuestión aún pendiente es la calibración: d1 puede tomar una decisión de forma económica, pero solo tus datos de producción etiquetados pueden demostrar si esa probabilidad es lo bastante segura como para actuar.