LiquidAI: d1.1 API
LiquidAI: d1.1 — решающая модель, которая вместо генерации текста возвращает вероятности для структурированных вопросов «да/нет», выбора и оценки, обрабатывая текст и изображения за 200–300 мс.
LiquidAI: d1.1 — это решающая модель, которая не порождает текст, а возвращает вероятности. На вопросы «да/нет» она отвечает числом от 0 до 1, на вопросы выбора — вероятностью для каждой метки, а на вопросы оценки — взвешенным ожидаемым положением по упорядоченным уровням. В одном запросе можно задать несколько вопросов об одном состоянии, и все вероятности вариантов вычисляются за один прямой проход без выходных токенов.
Модель принимает текст и изображения. Изображения учитываются как входные токены по той же ставке, что и текст: 1,5 токена на патч 32x32 пикселя, так что изображение 1024x1024 соответствует 1 536 токенам. Каждый вопрос оплачивается как отдельный промпт. Текстовые решения занимают 200–300 миллисекунд, что достаточно для приложений реального времени.
Модель подходит для быстрого структурированного принятия решений в программном обеспечении: классификации, маршрутизации, оценки, сортировки обращений в поддержку, модерации контента, оценки ответов, проверки изображений и управления шагами агентов. В реальных приложениях она действует наравне или лучше GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5 в 4 из 6 случаев и существенно быстрее их во всех задачах.
Обновлено:
MODEL ID
d1.1- Контекст
- 65.536K
- Макс. вывод
- 58.982K
- Вход
- text / image
- Выход
- decisions
Ключевые возможности
- Возвращает вероятности, а не текст
- Один запрос — несколько вопросов
- Текст и изображения на входе
- Ответ за 200–300 мс
- Без выходных токенов
- Устойчивость к prompt injection
Поставщики
Сравните цены API у разных поставщиков. Выберите поставщика, чтобы посмотреть все тарифы и условия.
| $0.02 | $0 | $0.02 |
Бенчмарки
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; наивысший результат среди решающих моделей размером менее 10B
- 47.11
Decider 35B-A3B
референсный результат, превзойдённый d1-3B
- 74.1
Среднее по бенчмаркам изображений
d1-3B на 11 публичных бенчмарках изображений
- 73.9
LFM2.5-VL-3B, среднее по изображениям
базовая модель; немного уступает d1-3B
- 82.9
Среднее по текстовым бенчмаркам
d1-3B на 7 публичных текстовых бенчмарках
- 81.1
Decider 4B, среднее по тексту
референсный результат, превзойдённый d1-3B
Результаты опубликованы производителем модели.
Быстрый старт с Jev
Передайте состояние и узкие типизированные вопросы на /api/v1/decisions и получите по одному ответу на каждый: noul возвращает вероятность от 0 до 1, choice — выбранный вариант с распределением, score — числовую оценку по упорядоченным критериям. Этот эндпоинт отдельный от Chat Completions, Messages и 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"]
}
}
}'Частые вопросы
О модели LiquidAI: d1.1?
LiquidAI: d1.1 — это решающая модель, которая не порождает текст, а возвращает вероятности. На вопросы «да/нет» она отвечает числом от 0 до 1, на вопросы выбора — вероятностью для каждой метки, а на вопросы оценки — взвешенным ожидаемым положением по упорядоченным уровням. В одном запросе можно задать несколько вопросов об одном состоянии, и все вероятности вариантов вычисляются за один прямой проход без выходных токенов. Модель принимает текст и изображения. Изображения учитываются как входные токены по той же ставке, что и текст: 1,5 токена на патч 32x32 пикселя, так что изображение 1024x1024 соответствует 1 536 токенам. Каждый вопрос оплачивается как отдельный промпт. Текстовые решения занимают 200–300 миллисекунд, что достаточно для приложений реального времени. Модель подходит для быстрого структурированного принятия решений в программном обеспечении: классификации, маршрутизации, оценки, сортировки обращений в поддержку, модерации контента, оценки ответов, проверки изображений и управления шагами агентов. В реальных приложениях она действует наравне или лучше GPT-6.1 Sol и Claude Opus 5.5 в 4 из 6 случаев и существенно быстрее их во всех задачах.
Как рассчитывается стоимость?
Стоимость зависит от выбранного поставщика, его цен и вашего использования. Для длинных запросов могут действовать другие цены — смотрите подробности.
Какие входные данные поддерживает модель?
Модель принимает текст и изображения, а на выходе возвращает вероятности, а не сгенерированный текст.
Как модель отвечает на вопросы разных типов?
На вопросы «да/нет» она возвращает вероятность от 0 до 1, на вопросы выбора — вероятность для каждой метки, а на вопросы оценки — ожидаемое положение по упорядоченным уровням.
Можно ли задать несколько вопросов в одном запросе?
Да, в одном запросе можно задать несколько вопросов об одном состоянии. Все вероятности вариантов вычисляются за один прямой проход без выходных токенов.
Для каких задач она подходит лучше всего?
Для быстрых структурированных решений: классификации, маршрутизации, оценки, сортировки обращений, модерации контента, проверки изображений и управления шагами агентов.
Чем d1.1 отличается от других моделей серии?
d1.1 указана в Liquid Docs как наиболее способная решающая модель. В серии также есть d1-3B на базе LFM2.5-VL-3B, d1-omni-600M, работающая в браузере, d1-ultra и открытая d1-2B.