Liquid AI d1 API 评测：价格、视觉能力与适用边界

客服工单分流不需要写出一篇长文，关键是把请求送进正确的队列。Liquid AI d1 正是为这类明确的决策任务打造，而其每百万输入 Token 仅 $0.04的价格确实很有吸引力。不过，厂商公布的速度和准确率，并不能直接证明它在你的数据上具备可靠的自动化阈值。

10 月 5 日更新：d1 开始支持多模态决策

10 月 5 日发布后，Liquid AI d1 从纯文本决策模型升级为可接受文本、图片或两者组合的多模态模型。Liquid AI 的公告显示，可通过模型名 d1 直接调用 API；Vercel 和 OpenRouter 目前提供纯文本访问，视觉能力仍在等待接入这些网关。

Liquid AI 于 10 月 5 日发布的公告还确认了图片输入支持、$0.04/M 输入 Token的价格，以及文本决策通常只需200–300 ms。

Liquid 所说的“决策模型”，是指接收一个状态、评估一个或多个带类型的问题，并返回概率而非自然语言内容的系统。因此，d1 更适合分类、路由、过滤、排序和审批关卡，而不是取代聊天机器人或代码模型。

d1 的计费方式很特别，也很容易被误解

Liquid AI d1 只对输入 Token 计费，并且不会生成输出 Token。“零输出 Token”不代表请求没有响应，也不代表服务免费；它只是意味着 API 返回的是带类型的决策结果，而不是自回归生成的一段文字。

官方价格为每百万输入 Token $0.04。按这一价格计算，如果 100 万次请求各包含 500 个计费输入 Token，总计会消耗 5 亿输入 Token，费用约为$20，尚未计入网关加价或其他平台费用。

同一篇 Liquid AI 公告称，图片按每个 32×32 像素块 1.5 Token计算。因此，一张 1024×1024 图片会贡献1,536 个输入 Token：即 32×32 个图块，再乘以每块 1.5 Token。

还有一项计费细节值得提前建模。Liquid 的发布文档指出，每个问题都会被当作独立 Prompt 计费，其中包括问题文本和所提供的图片。也就是说，即使多问题请求可以避免重复发送部分共享状态，针对同一张大图片提出五个问题，成本仍可能明显高于只问一个问题。

哪些任务适合 d1，哪些仍该交给 LLM

如果请求之前就能定义好输出，Liquid AI d1 是合理的候选方案。若用户需要解释、生成内容、代码或多步骤推理，传统 LLM 仍是更合适的选择。

它最突出的运营优势不只是 Token 便宜。类型化输出免去了让聊天模型生成 JSON、校验枚举值、修复格式错误的 Payload，以及为应用最终会丢弃的解释性文本付费等环节。

不过，窄接口也是它最大的限制。Liquid AI d1 无法解释某个概率的来源，而一个看起来很有把握的数字，也不必然等于它在新领域中经过校准的概率。

r/LocalLLaMA 上的一则真实用户讨论提到，对于简单的分支任务，决策模型相对于单次分类器并没有明显优势。这条评论讨论的是更广泛的模型类别，并非 d1 测试，但它指出了正确的对比基准：除了昂贵的前沿 LLM，也应将 d1 与简单分类器进行比较。

Liquid AI d1 API 的调用逻辑

Liquid AI d1 API 会接收一个共享状态，以及一个或多个具名问题。Noul 用于处理是/否概率，Choice 用于在多个标签中选择，Score 则用于评估有序量表。

下面是一份最小请求示例，端点和 Payload 结构均来自Liquid AI 的发布文档：

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"])

对于视觉任务，Liquid AI 的官方公告展示了如何将 Base64 编码的图片放入 images 字段，并与 state 和 questions 一起发送。比如，在电路板检测中，可以通过 Noul 提问“这块电路板是否存在缺陷？”，再从具名答案中读取返回的概率。

API 固定的问题类型是一种有益的约束。应谨慎定义标签和评分等级，保留诸如 other 这样的明确兜底选项；除非某个概率超过了在已标注样本上验证过的阈值，否则不要因为它最高就将其视为自动化执行的许可。

公开成绩值得关注，但仍属于厂商证据

Liquid AI 在 10 月 5 日的公告称，d1 在 6 个应用中的4 个上追平或超过了 GPT-6.1 Sol；相较 GPT-6.1 Sol 和 Claude Opus 5.5，成本低19× 至 200×；并且在所有测试任务中速度更快。这些数据足以支持开展试点，但该公告的方法是每个模型和应用仅运行一次，而非重复的独立试验。

Liquid 的方法说明中也披露了一些有用信息：每个应用在每个模型上只运行一次，最多并发 8 个请求，成本按标价计算且不含 Prompt 缓存折扣，部分代码问题和压缩会话是在 d1 流程建立后编写的。文章没有发布独立的校准曲线、错误成本、速率限制或完整的原始结果表。

建议选取一个会反复出现的决策任务，标注一组留出集，将 d1 与现有规则或分类器对比，再按业务实际会采用的阈值检查假阳性、假阴性、延迟和成本。在启用自动删除、付款、访问控制或安全相关决策前，最好先运行影子流量。

Liquid AI d1 API 常见问题

Liquid AI d1 免费吗？

10 月 5 日的官方发布信息显示，d1 的价格为每百万输入 Token $0.04，且不收取输出 Token 费用。网关或第三方平台的收费可能与直接 API 价格不同。

d1 能在本地运行吗？

Liquid AI 尚未公布当前 d1 模型的可下载权重。10 月 5 日的文章称，未来的决策模型计划提供开放权重，并不意味着 d1 本身已可供本地部署。

d1 的上下文窗口有多大？

Liquid 在 10 月 5 日的公告中没有说明上下文上限。生产环境设计应通过所选服务提供方确认当前限制，而不应依赖旧的目录条目。

d1 比普通分类器更好吗？

目前没有足够的独立证据支持一个普遍结论。当标签或评分标准经常变化时，d1 很有吸引力；但对于标签体系稳定、拥有大量标注数据的窄任务，成本低廉的传统分类器可能仍是更好的选择。

最终怎么选

如果一次昂贵的 LLM 调用最终只会落到标签、概率、路由或评分上，Liquid AI d1 值得做一次试点。其$0.04/M 输入 Token的价格、厂商公布的 200–300 ms 延迟、类型化输出和新增的视觉支持，都让测试成本相对较低。

尚未解决的关键取舍在于校准：d1 可以低成本地做出决策，但只有你的生产标注数据能证明，它给出的概率是否足以安全地付诸行动。