LiquidAI: d1.1 API
LiquidAIが提供する意思決定特化型モデル。テキストを生成せず、確率値で回答を返す。
d1.1は、テキストを生成するのではなく確率値を返すことに特化したLiquidAIの意思決定モデルです。はい/いいえの質問には0から1の確率で答え、選択肢のある質問では各ラベルの確率を返し、スコアの質問では順序付けられた水準を重み付けして期待位置を算出します。同一の状態に関する複数の質問を1回のリクエストで受け付け、出力トークンを消費せずに1回のフォワードパスですべての選択肢の確率を計算します。
ソフトウェア内での高速な構造化意思決定、分類、ルーティング、スコアリング、サポートチケットのトリアージ、コンテンツモデレーション、応答評価、画像検査、エージェントステップのゲーティングといった用途に適しています。テキストによる意思決定は200から300ミリ秒で完了し、リアルタイム用途に耐える速度です。構造化された意思決定が必要な場面で、大規模言語モデルへの高コストな呼び出しを置き換えられます。
6つの実アプリケーションのうち4つでGPT-6.1 SolおよびClaude Opus 5.5と同等以上の性能を示し、すべてのタスクで両者より大幅に高速に応答します。Hugging Face Decision IndexでJevを上回った最初のモデルであり、多言語評価結果が強く、プロンプトインジェクションへの耐性も高いです。Tetrisではテキストに画面を加えることでスコアが70から81に向上し、Wordleではスクリーンショットから盤面を直接読み取って12戦12勝、平均3.8回の推測で解きました。Quick, Draw!では62語から6つの落書きのうち5.2を認識しています。
更新日時:
モデル ID
d1.1- コンテキスト
- 65.536K
- 最大出力
- 58.982K
- 入力
- text / image
- 出力
- decisions
ハイライト
- テキストを生成せず確率値で回答
- 出力トークンゼロで1回のフォワードパス
- テキスト意思決定は200〜300ミリ秒
- 複数の質問を1リクエストで処理
- 画像入力にも対応
- プロンプトインジェクション耐性が高い
プロバイダー
プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| $0.02 | $0 | $0.02 |
ベンチマーク
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3Bによるスコア。10B未満の意思決定モデルの中で最高
- 47.11
Decider 35B-A3B
d1-3Bが上回った参照スコア
- 74.1
画像ベンチマーク平均
d1-3Bによる11の公開画像ベンチマークの平均
- 73.9
LFM2.5-VL-3B 画像平均
ベースモデルのスコア。d1-3Bをわずかに下回る
- 82.9
テキストベンチマーク平均
d1-3Bによる7つの公開テキストベンチマークの平均
- 81.1
Decider 4B テキスト平均
d1-3Bが上回った参照スコア
スコアはモデル提供元が公表した値です。
意思決定クイックスタート
状態と型付きの質問を /api/v1/decisions に送り、質問ごとに答えを1つ受け取ります。noul は 0〜1 の確率、choice は選ばれた選択肢とその分布、score は順序付き基準の数値スコアを返します。このエンドポイントは Chat Completions、Messages、Responses とは別系統です。
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "d1.1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'よくある質問
モデルについて： LiquidAI: d1.1?
d1.1は、テキストを生成するのではなく確率値を返すことに特化したLiquidAIの意思決定モデルです。はい/いいえの質問には0から1の確率で答え、選択肢のある質問では各ラベルの確率を返し、スコアの質問では順序付けられた水準を重み付けして期待位置を算出します。同一の状態に関する複数の質問を1回のリクエストで受け付け、出力トークンを消費せずに1回のフォワードパスですべての選択肢の確率を計算します。 ソフトウェア内での高速な構造化意思決定、分類、ルーティング、スコアリング、サポートチケットのトリアージ、コンテンツモデレーション、応答評価、画像検査、エージェントステップのゲーティングといった用途に適しています。テキストによる意思決定は200から300ミリ秒で完了し、リアルタイム用途に耐える速度です。構造化された意思決定が必要な場面で、大規模言語モデルへの高コストな呼び出しを置き換えられます。 6つの実アプリケーションのうち4つでGPT-6.1 SolおよびClaude Opus 5.5と同等以上の性能を示し、すべてのタスクで両者より大幅に高速に応答します。Hugging Face Decision IndexでJevを上回った最初のモデルであり、多言語評価結果が強く、プロンプトインジェクションへの耐性も高いです。Tetrisではテキストに画面を加えることでスコアが70から81に向上し、Wordleではスクリーンショットから盤面を直接読み取って12戦12勝、平均3.8回の推測で解きました。Quick, Draw!では62語から6つの落書きのうち5.2を認識しています。
利用料金はどのように計算されますか？
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
d1.1はテキストを生成しますか？
いいえ。テキストを生成するモデルではなく、確率値で回答を返す意思決定モデルです。
どのような入力に対応していますか？
テキスト入力と画像入力に対応し、テキストを出力します。
どのような質問形式に答えられますか？
はい/いいえの質問には0から1の確率で答え、選択肢のある質問には各ラベルの確率を返します。スコアの質問では順序付けられた水準を重み付けして期待位置を算出します。
複数の質問をまとめて送れますか？
はい。同一の状態に関する複数の質問を1回のリクエストで受け付け、出力トークンを消費せずに1回のフォワードパスですべての選択肢の確率を計算します。
同系列のモデルとはどう違いますか？
d1-3BはLFM2.5-VL-3Bを基にした30億パラメータのモデル、d1-omni-600Mはブラウザで動作する6億パラメータのモデル、d1-ultraは最も高性能な意思決定モデルです。
プロンプトインジェクションへの耐性はありますか？
はい。プロンプトインジェクションへの耐性が高いとされています。