Liquid AI d1 API 評測：價格、視覺能力與限制

客服分流不需要寫一篇文章，只要把工單送進正確隊列即可。Liquid AI d1 正是為這類明確、收斂的任務而設計，而它每百萬輸入 Token 0.04 美元的價格相當吸睛。不過，廠商公布的速度與準確率，並不能直接證明它能在你的資料上提供可靠的自動化門檻。

10 月 5 日更新：d1 加入多模態輸入

10 月 5 日推出的版本，讓 Liquid AI d1 從純文字決策模型升級為可接受文字、圖片或兩者混合的多模態模型。Liquid AI 的公告指出，可透過模型名稱 d1 直接呼叫 API；Vercel 與 OpenRouter 目前則提供純文字存取，視覺功能仍在規劃中。

Liquid AI 於 10 月 5 日發布的公告新增了圖片輸入、公布每百萬輸入 Token 0.04 美元的費率，並表示純文字決策通常只需200–300 ms。

Liquid 將決策模型描述為：系統接收一段狀態，評估一個或多個有型別的問題，再回傳機率而非自然語言。換句話說，d1 適合分類、分流、篩選、排序與核准關卡；它不是聊天機器人或程式碼模型的替代品。

d1 的計價方式很特別，也很容易看錯

Liquid AI d1 只對輸入 Token 計費，且不會產生輸出 Token。「零輸出 Token」不代表請求沒有回應，也不代表服務免費；它的意思是 API 直接回傳有型別的決策值，不會以自回歸方式生成文字內容。

官方定價為每百萬輸入 Token 0.04 美元。以此計算，若有 100 萬筆請求、每筆包含 500 個計費輸入 Token，總計會用掉 5 億個輸入 Token，成本約為20 美元，尚未計入 Gateway 加價或其他平台費用。

同一篇 Liquid AI 公告指出，圖片每個 32×32 像素區塊使用1.5 個 Token。因此，一張 1024×1024 圖片會增加1,536 個輸入 Token：32×32 個區塊，再乘上每個區塊 1.5 個 Token。

還有一項計費細節值得事先建模。Liquid 的發布文件提到，每個問題都會被視為獨立 Prompt 計費，其中包含問題文字與提供的圖片。因此，即使多問題請求可能不必重送某些共用狀態，若對同一張大圖連問五個問題，成本仍可能明顯高於只問一個問題。

哪些任務適合用 d1 取代 LLM？

當輸出能在發送請求前就定義清楚時，Liquid AI d1 是合理的候選方案。若使用者需要解釋、生成內容、程式碼或多步驟推理，傳統 LLM 仍是更合適的選擇。

它最大的營運優勢不只是 Token 便宜。型別化輸出省去了要求聊天模型產生 JSON、驗證 enum、修正格式錯誤 Payload，以及為最終會被應用程式丟棄的說明文字付費等流程。

不過，這個狹窄的介面也是它最主要的限制。Liquid AI d1 無法解釋自己為何給出某個機率；而一個看似很有把握的數字，也不會自動成為新領域中經過校準的機率。

r/LocalLLaMA 上的真實使用者討論指出，面對簡單分支任務時，決策模型相較於單次分類器未必有明顯優勢。該評論談的是整個類別，而不是 d1 的實測，但它點出了正確的比較基準：應把 d1 與簡單分類器比較，而不只是拿來對照昂貴的前沿 LLM。

Liquid AI d1 API 的請求格式

Liquid AI d1 API 會傳送一份共用狀態，以及一個或多個具名稱的問題。Noul 用於是非機率，Choice 從標籤中選擇答案，Score 則評估有順序的量表。

最精簡的請求可依照Liquid AI 發布文件中展示的端點與 Payload 格式撰寫：

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"])

視覺輸入方面，Liquid AI 的官方公告展示了將 Base64 編碼圖片放入 images 欄位，並與 state 和 questions 一併送出。以電路板檢查為例，可提出像「這塊電路板是否有瑕疵？」這樣的 Noul 問題，再從具名稱的答案中讀取回傳機率。

API 固定的問題類型本身就是有用的約束。請仔細定義標籤與評分等級、保留如 other 這類明確的備用選項；除非該機率跨過以標註樣本驗證過的門檻，否則不要把最高機率直接視為可以自動化執行的許可。

官方成績值得注意，但仍是廠商證據

Liquid AI 於 10 月 5 日發布的公告稱，d1 在六個應用中有四個追平或超越 GPT-6.1 Sol，成本比 GPT-6.1 Sol 與 Claude Opus 5.5 低19× 至 200×，並在所有測試任務中更快。這些數字足以支持進行試點，但該公告的方法是每個模型與應用只跑一次，而不是多次獨立重複試驗。

Liquid 的方法說明也揭露了一些重要細節：每個應用針對每個模型僅執行一次、最多同時發出八個請求、成本以未套用 Prompt 快取折扣的牌價計算，而且部分程式碼問題與壓縮工作階段，是在 d1 Pipeline 建立後才撰寫。該文章沒有公布獨立校準曲線、錯誤成本、速率限制，或完整的原始結果表。

建議挑選一項會重複發生的決策任務，標註一組保留測試集，將 d1 與現有規則或分類器比較，接著依實際商業門檻檢查偽陽性、偽陰性、延遲與成本。若涉及自動刪除、付款、存取控制或安全決策，應先採用影子流量測試，再開啟自動化。

Liquid AI d1 API 常見問題

Liquid AI d1 是免費的嗎？

10 月 5 日的官方發布資料列出，d1 定價為每百萬輸入 Token 0.04 美元，且不收輸出 Token 費用。Gateway 或第三方平台費用可能與直接 API 費率不同。

d1 可以在本機執行嗎？

Liquid AI 尚未公布目前 d1 模型的可下載權重。10 月 5 日的文章表示，未來的決策模型預計會提供開放權重，並不代表 d1 本身已可供本機部署。

d1 的 Context Window 有多大？

Liquid 在 10 月 5 日的公告中未說明上下文上限。正式環境的設計應透過所選供應商確認目前限制，而非依賴較舊的目錄資料。

d1 比一般分類器好嗎？

目前沒有足夠的獨立證據能給出普遍適用的答案。當標籤或評分標準經常變動時，d1 很有吸引力；但對於標籤穩定且擁有充足標註資料的狹窄任務，穩定、低成本的分類器可能依然更好。

實際選型原則

如果一個昂貴的 LLM 呼叫最後只會得到標籤、機率、路由或分數，Liquid AI d1 值得進行試點。它每百萬輸入 Token 0.04 美元的價格、廠商公布的 200–300 ms 延遲、型別化輸出與新增的視覺支援，都讓測試成本相對低廉。

真正尚待解決的取捨是校準：d1 能以低成本做出決策，但只有你的標註生產資料，才能證明它回傳的機率是否足以安全地採取行動。