Liquid AI d1 API İncelemesi: Fiyatlandırma, Görü ve Sınırlar

Bir destek yönlendiricisinin makale yazmasına gerek yoktur; doğru kuyruğu seçmesi yeterlidir. Liquid AI d1 tam olarak bu daha dar probleme odaklanıyor ve 1 milyon girdi token'ı başına 0,04 $ fiyatı dikkat çekiyor. Ancak sağlayıcının hız ve doğruluk sonuçları, sizin verileriniz için güvenilir eşik değerleri belirlemeye yetmez.

5 Ekim tarihli d1 sürümünde ne değişti?

5 Ekim'deki sürümle Liquid AI d1, yalnızca metinle çalışan bir karar modelinden metin, görsel veya her ikisini kabul eden çok modlu bir modele dönüştü. Liquid AI'ın duyurusunda, d1 model adıyla doğrudan API erişiminin yanı sıra Vercel ve OpenRouter üzerinden metin erişimi de listeleniyor. Ancak bu ağ geçitlerinde görsel desteği hâlâ beklemede.

5 Ekim tarihli Liquid AI duyurusu; görsel girdileri, 1 milyon girdi token'ı başına 0,04 $ fiyatı ve metin kararlarının genellikle 200–300 ms içinde alındığını belirten bilgiyi yayınlıyor.

Liquid, karar modelini bir durumu alıp bir veya daha fazla türü belirlenmiş soruyu değerlendiren ve düzyazı yerine olasılıklar döndüren bir sistem olarak tanımlıyor. Bu nedenle d1; sınıflandırma, yönlendirme, filtreleme, sıralama ve onay kapıları için kullanılabilecek bir bileşen. Bir sohbet botunun veya kodlama modelinin alternatifi değil.

Liquid AI d1 fiyatlandırması sıra dışı; yanlış yorumlamak da kolay

Liquid AI d1, girdi token'ları üzerinden ücretlendiriliyor ve oluşturulan çıktı token'ı bulunmuyor. “Sıfır çıktı token'ı” ifadesi isteğin yanıt vermediği ya da hizmetin ücretsiz olduğu anlamına gelmez; API'nin düzyazı üretmek yerine türü belirlenmiş karar değerleri döndürdüğünü anlatır.

Resmi fiyat, 1 milyon girdi token'ı başına 0,04 $. Bu fiyat üzerinden, her biri 500 faturalandırılabilir girdi token'ı içeren 1 milyon istek toplam 500 milyon girdi token'ı kullanır ve ağ geçidi ek ücretleri ya da diğer platform bedelleri hariç yaklaşık 20 $ tutar.

Aynı Liquid AI duyurusuna göre görsellerde her 32×32 piksellik parça için 1,5 token kullanılıyor. Dolayısıyla 1024×1024 boyutundaki bir görsel, 32×32 parça ve parça başına 1,5 token hesabıyla toplam 1.536 girdi token'ı oluşturuyor.

Hesaplamaya dahil edilmesi gereken bir başka ayrıntı daha var. Liquid'in sürüm belgelerinde, her sorunun; soru metni ve gönderilen görseller dahil olmak üzere kendi istemi olarak faturalandırıldığı belirtiliyor. Bu nedenle tek bir büyük görsel hakkında beş soru sormak, ortak durumun bir kısmını yeniden göndermeyi gerektirmese bile tek soru sormaktan kayda değer ölçüde pahalı olabilir.

d1 hangi durumlarda bir LLM'in yerini alabilir?

Çıktının istek gönderilmeden önce net biçimde tanımlanabildiği durumlarda Liquid AI d1 mantıklı bir aday. Kullanıcıların açıklama, içerik, kod veya çok adımlı akıl yürütme beklediği senaryolarda ise geleneksel bir LLM daha doğru tercih olmaya devam ediyor.

Operasyonel açıdan en büyük avantaj yalnızca token'ların ucuz olması değil. Türü belirlenmiş çıktılar sayesinde bir sohbet modelinden JSON istemek, enum değerlerini doğrulamak, bozuk veri paketlerini düzeltmek ve uygulamanın zaten kullanmayacağı açıklama metinleri için ödeme yapmak gerekmiyor.

Bu dar arayüz aynı zamanda temel sınırlama. Liquid AI d1, bir olasılığı neden atadığını açıklayamıyor. Ayrıca yüksek güvenle döndürülen bir sayı, yeni bir alanda otomatik olarak kalibre edilmiş bir olasılık anlamına gelmez.

r/LocalLLaMA'daki gerçek kullanıcı tartışmasında, basit dallanma görevlerinde tek atımlık sınıflandırıcılara kıyasla belirgin bir avantaj görülmediği ifade edildi. Bu yorum doğrudan d1 testine değil, daha geniş karar modeli kategorisine ilişkin. Yine de doğru karşılaştırma noktasını gösteriyor: d1'i yalnızca pahalı bir frontier LLM ile değil, basit bir sınıflandırıcıyla da kıyaslamak gerekir.

Liquid AI d1 API sözleşmesi nasıl çalışıyor?

Liquid AI d1 API'si ortak bir durum bilgisini ve bir veya daha fazla adlandırılmış soruyu gönderiyor. Noul evet/hayır olasılıklarını, Choice etiketler arasından seçimi, Score ise sıralı bir ölçek üzerindeki değerlendirmeyi yönetiyor.

Temel bir istek, Liquid AI'ın sürüm belgelerinde gösterilen uç nokta ve veri yapısını izliyor:

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"])

Görü kullanımı için Liquid AI'ın resmi duyurusunda, base64 kodlamalı görsellerin state ve questions alanlarıyla birlikte bir images alanında gönderildiği gösteriliyor. Örneğin bir devre kartı incelemesinde “Bu devre kartında kusur var mı?” şeklinde bir Noul sorusu sorulabilir ve adlandırılmış yanıttan dönen olasılık okunabilir.

API'nin sabit soru türleri yararlı kısıtlamalar sunuyor. Etiketleri ve puan seviyelerini dikkatle tanımlayın, other gibi açık bir geri dönüş seçeneği bırakın ve en yüksek olasılığı, etiketli örnekler üzerinde test edilmiş bir eşiği geçmediği sürece otomasyon izni olarak değerlendirmeyin.

Yayınlanan kanıtlar umut verici, ancak hâlâ sağlayıcının verileri

Liquid AI'ın 5 Ekim tarihli duyurusunda, d1'in altı uygulamanın dördünde GPT-6.1 Sol ile aynı veya daha iyi sonuç verdiği, GPT-6.1 Sol ve Claude Opus 5.5'e kıyasla 19 ila 200 kat daha düşük maliyete sahip olduğu ve test edilen her görevde daha hızlı çalıştığı belirtiliyor. Bu sonuçlar bir pilot çalışma için yeterli motivasyon sağlıyor; ancak duyurudaki yöntemde tekrarlanan bağımsız denemeler yerine her model ve uygulama için tek çalışma yapılmış.

Liquid'in yöntemi bazı yararlı ayrıntıları açıklıyor: her uygulama ve model bir kez çalıştırılmış, aynı anda en fazla sekiz istek gönderilmiş, maliyetler istem önbelleği indirimleri olmadan liste fiyatlarıyla hesaplanmış. Ayrıca bazı kod soruları ve bağlam sıkıştırma oturumları, d1 işlem hattı oluşturulduktan sonra yazılmış. Ancak yazıda bağımsız kalibrasyon eğrileri, hata maliyetleri, hız sınırları veya ham sonuçların tamamını içeren bir tablo bulunmuyor.

Tekrarlanan bir karar senaryosu seçin, bir kontrol grubu etiketleyin, d1'i mevcut kural veya sınıflandırıcıyla karşılaştırın; ardından işletmenin gerçekten kullanacağı eşikte yanlış pozitifleri, yanlış negatifleri, gecikmeyi ve maliyeti inceleyin. Otomatik silme, ödeme, erişim kontrolü veya güvenlik kararlarını etkinleştirmeden önce gölge trafik kullanmak daha güvenli bir yaklaşım.

Liquid AI d1 API SSS

Liquid AI d1 ücretsiz mi?

5 Ekim tarihli resmi sürüm duyurusunda d1 için 1 milyon girdi token'ı başına 0,04 $ fiyat veriliyor ve çıktı token'ı ücreti alınmıyor. Ağ geçidi veya üçüncü taraf platform ücretleri doğrudan API fiyatından farklı olabilir.

d1 yerel olarak çalıştırılabilir mi?

Liquid AI, mevcut d1 modeli için indirilebilir ağırlıkları duyurmadı. 5 Ekim tarihli yazıda, gelecek karar modelleri için açık ağırlıkların planlandığı söyleniyor; d1'in kendisinin yerel dağıtım için sunulduğu belirtilmiyor.

d1'in bağlam penceresi ne kadar?

Liquid'in 5 Ekim tarihli duyurusunda bir bağlam sınırı belirtilmiyor. Üretim tasarımlarında eski dizin kayıtlarına güvenmek yerine geçerli sınır, seçilen sağlayıcı üzerinden doğrulanmalı.

d1 normal bir sınıflandırıcıdan daha mı iyi?

Herkes için geçerli bir yanıt vermeye yetecek bağımsız kanıt bulunmuyor. Etiketlerin veya değerlendirme kurallarının sık değiştiği durumlarda d1 cazip olabilir; ancak kapsamı dar, bol miktarda etiketli veriye sahip ve istikrarlı bir görevde ucuz bir sınıflandırıcı daha iyi seçenek olmaya devam edebilir.

Karar kuralı

Pahalı bir LLM çağrısının sonunda etiket, olasılık, yönlendirme veya puan elde ediliyorsa Liquid AI d1 pilot çalışmayı hak ediyor. 1 milyon girdi token'ı başına 0,04 $ fiyat, sağlayıcının bildirdiği 200–300 ms gecikme, türü belirlenmiş çıktılar ve yeni görsel desteği testi düşük maliyetli hâle getiriyor.

Çözülmemiş temel konu kalibrasyon: d1 bir kararı ucuza verebilir, ancak bu olasılığa dayanarak güvenle aksiyon alınıp alınamayacağını yalnızca üretim verilerinizle etiketlenmiş sonuçlar gösterebilir.