LiquidAI: d1.1 API
Modelo de decisão da LiquidAI que responde perguntas de sim/não, escolha e pontuação com probabilidades, sem gerar texto, aceitando entradas de texto e imagem.
O d1.1 é um modelo de decisão da LiquidAI listado na documentação como o modelo de decisão mais capaz, com suporte a texto e imagens no modo hospedado padrão. Em vez de gerar texto, ele devolve probabilidades: responde perguntas de sim/não com um valor entre 0 e 1, perguntas de escolha com uma probabilidade para cada rótulo e perguntas de pontuação com a posição esperada entre níveis ordenados. Várias perguntas sobre o mesmo estado podem ser enviadas em uma única requisição, e todas as probabilidades das opções são calculadas em um único passo, sem tokens de saída.
Por ser rápido em decisões de texto, entre 200 e 300 milissegundos, o modelo é adequado para aplicações em tempo real e para substituir chamadas caras a grandes modelos de linguagem quando o que se precisa é de uma decisão estruturada. Os casos de uso incluem classificação, roteamento, pontuação, triagem de tickets de suporte, moderação de conteúdo, avaliação de respostas, inspeção de imagens e controle de etapas de agentes. Nas aplicações reais avaliadas, teve desempenho igual ou melhor que GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5 em 4 de 6 casos, com respostas substancialmente mais rápidas em todas as tarefas.
O modelo tem boa resistência a injeção de prompt, lida bem com entradas longas e apresenta resultados multilingues fortes. Em testes com jogos, acrescentar a tela ao texto elevou a pontuação no Tetris de 70 para 81; no Wordle, leu o tabuleiro diretamente de capturas de tela e resolveu 12 de 12 partidas em média de 3,8 tentativas; no Quick, Draw!, reconheceu 5,2 de 6 rabiscos a partir de 62 palavras. As imagens são contadas como tokens de entrada na mesma taxa do texto, com 1,5 token por bloco de 32x32 pixels, de modo que uma imagem de 1024x1024 equivale a 1.536 tokens.
Atualizado:
ID DO MODELO
d1.1- Contexto
- 65.536K
- Saída máxima
- 58.982K
- Entrada
- text / image
- Saída
- decisions
Destaques
- Retorna probabilidades em vez de gerar texto
- Decisões de texto em 200 a 300 ms
- Aceita texto e imagens
- Várias perguntas em uma só requisição
- Sem tokens de saída
- Boa resistência a injeção de prompt
Provedores
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| $0.02 | $0 | $0.02 |
Benchmarks
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; maior entre os modelos de decisão com menos de 10B
- 47.11
Decider 35B-A3B
pontuação de referência superada pelo d1-3B
- 74.1
Média dos benchmarks de imagem
d1-3B em 11 benchmarks públicos de imagem
- 73.9
Média de imagem do LFM2.5-VL-3B
modelo base; ligeiramente abaixo do d1-3B
- 82.9
Média dos benchmarks de texto
d1-3B em 7 benchmarks públicos de texto
- 81.1
Média de texto do Decider 4B
pontuação de referência superada pelo d1-3B
Pontuações conforme publicadas pelo fornecedor do modelo.
Início rápido de decisões
Envie o estado e perguntas tipadas e específicas para /api/v1/decisions e receba uma resposta por pergunta: noul retorna uma probabilidade de 0 a 1, choice a opção selecionada com sua distribuição e score uma pontuação numérica para critérios ordenados. Este endpoint é separado das superfícies Chat Completions, Messages e Responses.
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"]
}
}
}'Perguntas frequentes
O que é LiquidAI: d1.1?
O d1.1 é um modelo de decisão da LiquidAI listado na documentação como o modelo de decisão mais capaz, com suporte a texto e imagens no modo hospedado padrão. Em vez de gerar texto, ele devolve probabilidades: responde perguntas de sim/não com um valor entre 0 e 1, perguntas de escolha com uma probabilidade para cada rótulo e perguntas de pontuação com a posição esperada entre níveis ordenados. Várias perguntas sobre o mesmo estado podem ser enviadas em uma única requisição, e todas as probabilidades das opções são calculadas em um único passo, sem tokens de saída. Por ser rápido em decisões de texto, entre 200 e 300 milissegundos, o modelo é adequado para aplicações em tempo real e para substituir chamadas caras a grandes modelos de linguagem quando o que se precisa é de uma decisão estruturada. Os casos de uso incluem classificação, roteamento, pontuação, triagem de tickets de suporte, moderação de conteúdo, avaliação de respostas, inspeção de imagens e controle de etapas de agentes. Nas aplicações reais avaliadas, teve desempenho igual ou melhor que GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5 em 4 de 6 casos, com respostas substancialmente mais rápidas em todas as tarefas. O modelo tem boa resistência a injeção de prompt, lida bem com entradas longas e apresenta resultados multilingues fortes. Em testes com jogos, acrescentar a tela ao texto elevou a pontuação no Tetris de 70 para 81; no Wordle, leu o tabuleiro diretamente de capturas de tela e resolveu 12 de 12 partidas em média de 3,8 tentativas; no Quick, Draw!, reconheceu 5,2 de 6 rabiscos a partir de 62 palavras. As imagens são contadas como tokens de entrada na mesma taxa do texto, com 1,5 token por bloco de 32x32 pixels, de modo que uma imagem de 1024x1024 equivale a 1.536 tokens.
Como o uso é cobrado?
Sua conta depende do provedor que você usa, dos preços dele e do seu uso. Entradas mais longas ou outras condições podem ter preços diferentes.
Que tipos de entrada o d1.1 aceita?
Aceita entrada de texto e de imagem, com saída em texto. As imagens são contadas como tokens de entrada na mesma taxa do texto.
Como o modelo responde às perguntas?
Ele não gera texto: devolve probabilidades. Perguntas de sim/não recebem um valor entre 0 e 1, perguntas de escolha recebem uma probabilidade por rótulo e perguntas de pontuação retornam a posição esperada entre níveis ordenados.
É possível fazer várias perguntas na mesma requisição?
Sim. O modelo aceita múltiplas perguntas sobre o mesmo estado em uma única requisição e calcula todas as probabilidades das opções em um único passo, sem tokens de saída.
Para que tarefas o d1.1 é mais indicado?
Para classificação, roteamento, pontuação, triagem de tickets, moderação de conteúdo, avaliação de respostas, inspeção de imagens e controle de etapas de agentes.
Quão rápido ele responde?
As decisões de texto levam de 200 a 300 milissegundos, o que é rápido o suficiente para aplicações em tempo real. Nas tarefas avaliadas, respondeu substancialmente mais rápido que GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5.
Qual a diferença entre o d1.1 e os outros modelos da família?
A documentação lista o d1.1 como o modelo de decisão mais capaz. O d1-3B é um modelo de 3 bilhões de parâmetros baseado no LFM2.5-VL-3B, o d1-omni-600M tem 600 milhões de parâmetros e roda no navegador, e o d1-ultra é o mais capaz, com desempenho relatado acima do d1 e do Jev 1.14 em 112 avaliações.