Обзор API Liquid AI d1: цены, зрение и ограничения

Роутеру обращений в поддержку не нужно сочинять ответ клиенту — ему достаточно отправить тикет в нужную очередь. Именно для таких задач создан Liquid AI d1, и цена $0.04 за миллион входных токенов выглядит особенно привлекательно. Но заявленные поставщиком скорость и точность ещё не означают, что на ваших данных можно безоговорочно доверять выбранным порогам.

Что принес релиз d1 от 5 октября

В релизе от 5 октября Liquid AI превратила d1 из текстовой модели для принятия решений в мультимодальную: теперь она принимает текст, изображения или их комбинацию. В анонсе Liquid AI указаны прямой доступ к API с именем модели d1, а также текстовый доступ через Vercel и OpenRouter. Поддержка изображений на этих шлюзах пока ожидается.

В анонсе Liquid AI от 5 октября также появились входы с изображениями, тариф $0.04/M входных токенов и заявление, что текстовые решения обычно принимаются за 200–300 мс.

Liquid называет decision model системой, которая получает состояние, оценивает один или несколько типизированных вопросов и возвращает вероятности, а не текст. Поэтому d1 подходит для классификации, маршрутизации, фильтрации, ранжирования и контрольных проверок — но не заменяет чат-бота или модель для программирования.

Как устроена цена Liquid AI d1 и где легко ошибиться

Liquid AI d1 тарифицирует входные токены и не генерирует выходные. Формулировка «ноль выходных токенов» не означает, что запрос остаётся без ответа или сервис бесплатен: API возвращает типизированные значения решений, а не генерирует текст авторегрессионно.

Официальный тариф составляет $0.04 за миллион входных токенов. Если отправить миллион запросов по 500 тарифицируемых входных токенов каждый, получится 500 миллионов входных токенов и примерно $20 расходов — без учёта наценок шлюза и других сборов платформы.

В том же анонсе Liquid AI говорится, что изображения используют 1.5 токена на патч 32×32 пикселя. Следовательно, изображение 1024×1024 добавляет 1,536 входных токенов: 32×32 патча, умноженные на 1.5 токена.

Есть и ещё одна особенность биллинга, которую стоит заложить в расчёты. В документации к запуску Liquid указано, что каждый вопрос тарифицируется как отдельный промпт — включая текст вопроса и переданные изображения. Поэтому пять вопросов к одному большому изображению могут обойтись заметно дороже одного, даже если запрос с несколькими вопросами позволяет не отправлять повторно часть общего состояния.

Когда d1 заменит LLM, а когда нет

Liquid AI d1 имеет смысл рассматривать, если формат ответа можно определить до отправки запроса. Обычная LLM остаётся лучшим выбором, когда пользователю нужны объяснение, сгенерированный контент, код или многошаговое рассуждение.

Главное эксплуатационное преимущество — не только низкая стоимость токенов. Типизированные ответы избавляют от необходимости просить чат-модель вернуть JSON, проверять enum-значения, исправлять некорректные payload и платить за пояснительный текст, который приложение всё равно выбросит.

Однако узкий интерфейс — это одновременно и ключевое ограничение. Liquid AI d1 не объясняет, почему присвоила ту или иную вероятность, а уверенное число само по себе ещё не делает вероятность откалиброванной для нового домена.

В обсуждении реального пользователя на r/LocalLLaMA не нашли явного преимущества перед одношаговыми классификаторами для простых задач ветвления. Комментарий относится к более широкой категории, а не к тесту d1, но он задаёт верный ориентир: сравнивайте d1 не только с дорогой передовой LLM, но и с простым классификатором.

Как работает контракт API Liquid AI d1

В API Liquid AI d1 передаются общее состояние и один или несколько именованных вопросов. Noul отвечает за вероятности «да/нет», Choice выбирает одну из меток, а Score оценивает данные по упорядоченной шкале.

Минимальный запрос соответствует endpoint и структуре payload, показанным в документации Liquid AI к запуску:

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"])

Для работы с изображениями в официальном анонсе Liquid AI показана передача изображений в base64 через поле images вместе с state и questions. При проверке печатной платы можно задать Noul-вопрос вроде «Есть ли у этой печатной платы дефект?» и считать возвращённую вероятность из именованного ответа.

Фиксированные типы вопросов в API полезны именно как ограничения. Тщательно задавайте метки и уровни шкалы, всегда оставляйте явный запасной вариант вроде other и не воспринимайте максимальную вероятность как разрешение на автоматизацию, пока она не превысит порог, проверенный на размеченных примерах.

Результаты выглядят интересно, но пока это данные самого поставщика

В анонсе Liquid AI от 5 октября утверждается, что d1 сравнялась с GPT-6.1 Sol или превзошла её в четырёх из шести приложений, стоила в 19–200 раз дешевле, чем GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5, и была быстрее во всех протестированных задачах. Эти цифры оправдывают пилот, но методология анонса подразумевала один запуск для каждой модели и приложения, а не повторные независимые испытания.

Методология Liquid содержит несколько полезных раскрытий: каждое приложение запускалось по одному разу на модель, одновременно выполнялось до восьми запросов, стоимость считали по прайс-листу без скидок prompt cache, а некоторые вопросы по коду и сессии сжатия были подготовлены уже после формирования пайплайна d1. В публикации нет независимых кривых калибровки, стоимости ошибок, лимитов запросов и полной таблицы исходных результатов.

Выберите одно регулярно повторяющееся решение, разметьте отложенную выборку, сравните d1 с текущим правилом или классификатором, а затем проверьте ложноположительные и ложноотрицательные результаты, задержку и стоимость на пороге, который бизнес действительно будет использовать. До автоматического удаления, платежей, контроля доступа или решений, связанных с безопасностью, предпочтительно пропускать через систему теневой трафик.

FAQ по API Liquid AI d1

Liquid AI d1 бесплатна?

В официальном релизе от 5 октября d1 указана по цене $0.04 за миллион входных токенов без платы за выходные токены. Комиссии шлюзов и сторонних платформ могут отличаться от тарифа прямого API.

Можно ли запустить d1 локально?

Liquid AI не анонсировала скачиваемые веса текущей модели d1. В публикации от 5 октября говорится, что открытые веса планируются для будущих decision models, но не утверждается, что сама d1 доступна для локального развёртывания.

Какое у d1 контекстное окно?

В анонсе Liquid от 5 октября не указан максимальный размер контекста. При проектировании продакшен-системы следует уточнить действующий лимит у выбранного поставщика, а не опираться на старые записи в каталогах.

d1 лучше обычного классификатора?

Независимых данных пока недостаточно, чтобы дать универсальный ответ. d1 привлекательна, когда метки или рубрики часто меняются; для узкой задачи со стабильной таксономией и большим объёмом размеченных данных недорогой классификатор может остаться предпочтительным вариантом.

Практическое правило выбора

Liquid AI d1 заслуживает пилота, если дорогой вызов LLM в итоге сводится к метке, вероятности, маршруту или оценке. Тариф $0.04/M входных токенов, заявленная поставщиком задержка 200–300 мс, типизированные ответы и новая поддержка изображений делают такую проверку недорогой.

Главный нерешённый вопрос — калибровка: d1 способна дёшево принять решение, но только ваши размеченные продакшен-данные покажут, насколько безопасно действовать на основе её вероятности.