Liquid AI d1 API : test, tarifs, vision et limites

Pour orienter un ticket d’assistance, inutile de rédiger un essai : il suffit de l’envoyer dans la bonne file. C’est précisément le rôle de Liquid AI d1, avec un tarif de 0,04 $ par million de tokens d’entrée particulièrement agressif. Reste un point crucial : les performances de vitesse et de précision annoncées par l’éditeur ne suffisent pas à définir des seuils fiables pour vos propres données.

Ce que change la version d1 du 5 octobre

Avec la mise à jour du 5 octobre, Liquid AI d1 passe du simple modèle de décision textuel au multimodal : il accepte désormais du texte, des images ou les deux. Dans son annonce, Liquid AI indique que l’accès direct à l’API se fait sous le nom de modèle d1. Un accès texte uniquement est également disponible via Vercel et OpenRouter, tandis que la prise en charge de la vision reste attendue sur ces deux passerelles.

L’annonce de Liquid AI publiée le 5 octobre détaille aussi la prise en charge des images, un tarif de 0,04 $/M de tokens d’entrée et un temps de réponse généralement compris entre 200 et 300 ms pour les décisions textuelles.

Liquid définit un modèle de décision comme un système qui reçoit un état, évalue une ou plusieurs questions typées et renvoie des probabilités plutôt qu’un texte rédigé. d1 se destine donc à la classification, au routage, au filtrage, au classement et aux contrôles d’approbation — pas à remplacer un chatbot ou un modèle de génération de code.

Le tarif de Liquid AI d1 est atypique — et facile à mal interpréter

Liquid AI d1 facture les tokens d’entrée et n’annonce aucun token de sortie généré. L’expression « zéro token de sortie » ne signifie pas qu’une requête ne renvoie rien ou que le service est gratuit : l’API retourne des valeurs de décision typées, sans générer automatiquement du texte mot après mot.

Le tarif officiel est de 0,04 $ par million de tokens d’entrée. À ce prix, un million de requêtes contenant chacune 500 tokens facturés représenteraient 500 millions de tokens d’entrée, soit environ 20 $, hors éventuelles commissions des passerelles et autres frais de plateforme.

Dans la même annonce, Liquid précise qu’une image utilise 1,5 token par bloc de 32×32 pixels. Une image de 1024×1024 représente donc 1 536 tokens d’entrée : 32×32 blocs multipliés par 1,5 token.

Autre détail de facturation à intégrer dans les calculs : la documentation de lancement de Liquid indique que chaque question est facturée comme un prompt distinct, avec son texte et les images fournies. Poser cinq questions sur une même grande image peut donc coûter sensiblement plus cher qu’une seule question, même qu’une requête comportant plusieurs questions peut éviter de renvoyer certains éléments d’état communs.

Dans quels cas d1 peut remplacer un LLM — et dans quels cas non

Liquid AI d1 est pertinent lorsque le résultat attendu peut être défini avant l’envoi de la requête. Un LLM classique reste préférable lorsqu’il faut fournir une explication, générer du contenu ou du code, ou mener un raisonnement en plusieurs étapes.

Son principal avantage opérationnel ne tient pas seulement au faible coût des tokens. Les sorties typées évitent de demander à un modèle conversationnel de produire du JSON, de valider des énumérations, de corriger des structures mal formées et de payer pour du texte explicatif que l’application ignore ensuite.

Cette interface volontairement étroite constitue aussi sa principale limite. Liquid AI d1 n’explique pas pourquoi il a attribué une probabilité donnée, et un chiffre élevé n’est pas automatiquement une probabilité bien calibrée sur un nouveau domaine.

Une discussion d’utilisateurs sur r/LocalLLaMA ne rapportait aucun avantage évident par rapport à des classifieurs one-shot pour des tâches simples de branchement. Le commentaire porte sur la catégorie dans son ensemble, pas sur un test de d1, mais il pointe vers le bon point de comparaison : confrontez d1 à un classifieur simple, et pas uniquement à un LLM haut de gamme coûteux.

Comment fonctionne le contrat de l’API Liquid AI d1

L’API Liquid AI d1 envoie un état partagé accompagné d’une ou plusieurs questions nommées. Noul sert aux probabilités oui/non, Choice sélectionne une étiquette parmi plusieurs et Score évalue une échelle ordonnée.

Voici une requête minimale respectant le point d’accès et la structure indiqués dans la documentation de lancement 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"])

Pour la vision, l’annonce officielle de Liquid AI montre comment envoyer des images encodées en base64 dans un champ images, aux côtés de state et questions. Pour inspecter une carte électronique, on peut par exemple poser une question Noul du type « Cette carte présente-t-elle un défaut ? » et lire la probabilité renvoyée dans la réponse nommée.

Les types de questions imposés par l’API sont de bonnes contraintes. Définissez soigneusement les étiquettes et les niveaux de score, prévoyez un repli explicite comme other et ne considérez pas la probabilité la plus élevée comme une autorisation d’automatiser tant qu’elle n’a pas franchi un seuil testé sur des exemples annotés.

Les résultats publiés sont encourageants, mais restent des données d’éditeur

L’annonce de Liquid AI du 5 octobre affirme que d1 a égalé ou dépassé GPT-6.1 Sol dans quatre applications sur six, qu’il coûtait 19 à 200 fois moins cher que GPT-6.1 Sol et Claude Opus 5.5, et qu’il était plus rapide sur toutes les tâches testées. Ces chiffres justifient un pilote, mais la méthodologie de l’annonce repose sur une seule exécution par modèle et par application, plutôt que sur des essais indépendants répétés.

La méthodologie de Liquid comporte plusieurs précisions utiles : chaque application a été exécutée une fois par modèle, jusqu’à huit requêtes étaient lancées en parallèle, les coûts reposaient sur les tarifs catalogue sans remise liée au cache des prompts, et certaines questions de code ainsi que des sessions de compression ont été rédigées après la mise en place du pipeline d1. L’article ne fournit toutefois ni courbes de calibrage indépendantes, ni coût des erreurs, ni limites de débit, ni tableau complet des résultats bruts.

Commencez par sélectionner une décision répétée, annotez un jeu de test indépendant, comparez d1 à la règle ou au classifieur actuellement utilisé, puis examinez les faux positifs, les faux négatifs, la latence et le coût au seuil réellement envisagé par l’entreprise. Un déploiement en observation est préférable avant d’activer automatiquement des décisions de suppression, de paiement, de contrôle d’accès ou de sécurité.

FAQ sur l’API Liquid AI d1

Liquid AI d1 est-il gratuit ?

La version officielle du 5 octobre affiche d1 à 0,04 $ par million de tokens d’entrée, sans facturation des tokens de sortie. Les frais des passerelles ou des plateformes tierces peuvent différer du tarif de l’API directe.

d1 peut-il fonctionner en local ?

Liquid AI n’a pas annoncé de poids téléchargeables pour le modèle d1 actuel. Dans son article du 5 octobre, l’entreprise indique que des poids ouverts sont prévus pour de prochains modèles de décision, mais pas que d1 lui-même est disponible pour un déploiement local.

Quelle fenêtre de contexte pour d1 ?

L’annonce de Liquid du 5 octobre ne précise pas la taille maximale du contexte. En production, vérifiez cette limite auprès du fournisseur choisi au lieu de vous fier à d’anciennes fiches de répertoire.

d1 est-il meilleur qu’un classifieur classique ?

Les éléments indépendants disponibles ne permettent pas de répondre universellement. d1 est intéressant lorsque les étiquettes ou les grilles d’évaluation changent souvent ; un classifieur stable et peu coûteux peut rester préférable pour une tâche étroite disposant de nombreuses données annotées.

La règle pour décider

Liquid AI d1 mérite un pilote lorsqu’un appel à un LLM coûteux se termine par une étiquette, une probabilité, une orientation ou un score. Son tarif de 0,04 $/M de tokens d’entrée, sa latence annoncée de 200 à 300 ms, ses sorties typées et sa nouvelle prise en charge de la vision rendent l’expérimentation peu coûteuse.

Le point encore incertain reste le calibrage : d1 peut prendre une décision à faible coût, mais seules vos données de production annotées permettront de vérifier si sa probabilité est suffisamment fiable pour déclencher une action.