LiquidAI: d1

Текстовый процесс принятия решений Liquid AI d1 оценивает переданные свидетельства относительно фиксированных исходов и возвращает вероятности, выбранную категорию или оценку по шкале. Он поддерживает классификацию, маршрутизацию, фильтрацию релевантности и приоритизацию без генерации письменного ответа.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone liquid/d1

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

d1 — размещённая у Liquid AI модель принятия решений для классификации, маршрутизации и оценивания в заданных границах. Этот профиль описывает её текстовый процесс принятия решений: передайте свидетельства как состояние, определите один или несколько вопросов и получите типизированные числовые ответы по известным исходам. Liquid описывает эти решения как оценки, напрямую возвращающие вероятности, с нулём сгенерированных выходных токенов. Полезный результат — определённое решение и его неопределённость, а не заново составленный фрагмент текста.

Готовьте свидетельства вместе с вопросом

Предоставьте текст, позволяющий принять решение, включая контекст, необходимый для интерпретации. Отделяйте состояние от инструкций, описывающих, что нужно оценить. Сообщению в поддержку может требоваться описание продукта или проблемы; фрагменту документа — поисковый вопрос пользователя. Определите набор ответов до постановки вопроса и придайте каждому варианту смысл, соответствующий целевому рабочему процессу. Короткие метки могут служить стабильными ключами вывода, а описания объясняют границы между ними.

Используйте именованные вопросы по общему состоянию. Понятное имя, например intent, urgency или relevant, сохраняет связь вывода с решением, которое он представляет. Например, сообщение о неработающей странице может поддерживать выбор намерения, шкалу срочности и проверку «да/нет» о сообщённом дефекте. Каждый вопрос должен сохранять собственный критерий вместо объединения всех трёх суждений в одну неоднозначную метку.

Choice для категорий и маршрутизации

Вопрос choice выбирает одну метку из неупорядоченного набора и возвращает распределение по именованным вариантам. Определяйте варианты описаниями критериев; результат включает выбранный вариант, вероятности и уверенность. Для организации документов определите возможные папки или темы и укажите, какое содержимое относится к каждой. Для маршрутизации запросов опишите реально существующие направления. Приложение может использовать полученную метку для выбора следующего шага, сохраняя конкурирующие вероятности для проверки.

Иллюстративная задача распределения по папкам может разделять вопрос о продукте, проблему интеграции и проблему доступа, с вариантом other для материала за пределами этих определений. Делайте границы конкретными: сообщение о невозможности аутентификации отличается от вопроса о настройке функции. Возвращённая метка выбирает среди переданных значений; она не создаёт недостающее направление и не выполняет изменение в другой системе.

Noul для проверки условий и релевантности

Вопрос noul возвращает вероятность от 0 до 1, что определённое условие «да/нет» выполняется. Liquid демонстрирует бинарные проверки для анализа содержимого и релевантности фрагмента текста. Точно задайте условие и выберите способ использования полученной вероятности: отметить вероятное совпадение, отфильтровать фрагмент или отправить неопределённый случай на проверку. Порог относится к использующей результат задаче, и вероятность не следует считать гарантированным фактическим вердиктом.

Для фильтрации релевантности предоставьте и запрос, и кандидатный фрагмент. Спросите, помогает ли этот фрагмент ответить на запрос, затем сохраните исходный фрагмент вместе с вероятностью. Это может поддержать выбор исходных материалов для последующего ответа без просьбы к d1 составить сам ответ. Если релевантности нужны несколько степеней вместо условия «да/нет», задайте упорядоченную шкалу и используйте вопрос score.

Score для упорядоченных уровней

Вопрос score размещает состояние на шкале с упорядоченными описанными уровнями. Индексы уровней начинаются с 0, а оценка — их позиция, взвешенная по вероятностям, которая может находиться между уровнями. Результат также включает распределение уровней и уверенность. Для срочности определите различия между проблемой без немедленного воздействия, существенным неудобством и заблокированной задачей. Поэтому четырёхуровневая шкала имеет индексы от 0 до 3; её ожидаемая оценка не является автоматически категорией с номером от 1 до 4.

Используйте дробную оценку для упорядочивания или агрегации, когда это целевой результат, и сохраняйте полное распределение, когда важна неоднозначность. Категории вроде отделов не имеют естественного порядка и относятся к вопросу choice. Уверенность обобщает, насколько однозначен сообщённый ответ в документированном интерфейсе; она должна оставаться отдельной от желаемой оценки задачи и от предполагаемой гарантии правильности решения.

Несколько вопросов и применения у производителя

Несколько вопросов могут оценивать одно состояние за один вызов производителя, каждый со своим типом и вероятностями. Текстовые примеры Liquid включают фильтрацию обращений поддержки, распределение документов по таксономии папок, выбор путей поиска кода, выбор доступных действий агента и решение, какой материал вывода инструмента сохранить. У всех этих процессов есть ограниченное следующее решение. Этап поиска кода может выбрать перспективную папку по её описанию; этап отбора содержимого — выбрать keep, trim или drop для переданного материала. Окружающее приложение по-прежнему получает исходные данные и выполняет выбранную операцию.

Область применения и полезный артефакт решения

Документированные примитивы подходят для известных исходов, оценок по шкале и проверки условий. Новый текст, сводки, код и разговор в свободной форме требуют генеративного процесса, а не подразумеваются результатом решения d1. Подготовьте вопрос вокруг наблюдаемых свидетельств и сохраняйте определения этого вопроса вместе с выводом, чтобы позднее можно было интерпретировать метку или оценку.

Сосредоточьте каждое состояние на свидетельствах, отвечающих на его определённые вопросы, и отделяйте несвязанные задачи принятия решений, чтобы их критерии оставались понятными. Сохраняйте релевантность исходного материала, задавайте резервные значения для неполного охвата категорий и оценивайте вероятностные пороги по размеченным примерам задачи. Полезный артефакт записывает выбранную категорию или ожидаемую оценку вместе с её распределением, идентичностью вопроса и исходными свидетельствами.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone liquid/d1

liquid/d1

LiquidAI /liquid/d1

Начало

Допустимые входные данные: Текст
Результаты: decisions

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone

Входные данные: text
Результат: decisions
Выходной формат: json

Поле	Тип	Требование	Значения и ограничения	По умолчанию
Поле`model`	Тип`string`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения liquid/d1	По умолчанию—
Поле`provider`	Тип`schema`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`questions`	Тип`object`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`session_id`	Тип`string`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`state`	Тип`schema`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`trace`	Тип`schema`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`user`	Тип`string`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`questions.<id>.type`	Тип`string`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения noul, choice, score	По умолчанию—
Поле`questions.<id>.instructions`	Тип`string\|object\|array`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения	По умолчанию—
Поле`questions.<id>.criteria`	Тип`object\|array`	ТребованиеНеобязательно	Значения и ограничения Условия: choice/score: обязательны; noul: необязателен. criteria для choice — объект; для score — массив с minItems1.	По умолчанию—
Поле`questions.<id>.criteria.true`	Тип`string\|object\|array`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения Применяется, когда: Передан объект критериев noul	По умолчанию—
Поле`questions.<id>.criteria.false`	Тип`string\|object\|array`	ТребованиеОбязательно	Значения и ограничения Применяется, когда: Передан объект критериев noul	По умолчанию—

Сочетания входных материалов

noul · Обязательно: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions

choice · Обязательно: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object

score · Обязательно: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1

Параметры и жизненный цикл метода

Параметр	Контракт
Параметр`content_type`	Контрактapplication/json
Параметр`required`	Контрактmodel, state, questions
Параметр`material_types`	Контрактtext
Параметр`optional_controls`	Контрактprovider, session_id, trace, user
Параметр`multimodal_input_binding`	Контрактnull

Жизненный цикл: synchronous

Передайте точный ID модели и сохраните полный нативный ответ.

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим: Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex: Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений: Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

Конфигурация	Шкала ставок	Токенов контекста больше	Токенов контекста не более, включительно	Плата
КонфигурацияБазовые ставки за токены	Шкала ставокБазовая ставка	Токенов контекста больше—	Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы	Плата Вход · Входные токены $0.00008 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00008 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запроса	Шкала ставок—	Токенов контекста больше0	Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы	Плата Вход · Входные токены $0.00008 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.00008 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · System One

Сохранённая официальная структура запроса; пример из документацииИспользуйте свои реальные материалы запроса и сохраните полный результат

{
  "model": "liquid/d1",
  "questions": {
    "is_bug": {
      "criteria": {
        "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",
        "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."
      },
      "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",
      "type": "noul"
    },
    "team": {
      "criteria": {
        "account": "Login, permissions, or profile issues.",
        "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",
        "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."
      },
      "instructions": "Which team should own this ticket?",
      "type": "choice"
    },
    "urgency": {
      "criteria": [
        "Can wait for the next release",
        "Should be fixed this week",
        "Blocking revenue right now"
      ],
      "instructions": "How urgent is this ticket?",
      "type": "score"
    }
  },
  "state": {
    "customer_tier": "enterprise",
    "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."
  }
}

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='liquid/d1'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · System One

json

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняется каждый предоставленный ответ с ID вопроса, его точным типом, значением noul/choice/score, уверенностью, вероятностями и легендой. Весь исходный JSON сохраняется и возвращается только после окончательного расчёта.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраните исходную операцию и полный либо частичный ответ; не повторяйте POST.

Поля ответа

Поле	Тип
Поле`model`	Типstring
Поле`id`	Типstring
Поле`provider`	Типstring
Поле`answers.<id>.type`	Типstring
Поле`answers.<id>.noul`	Типnumber
Поле`answers.<id>.choice`	Типstring
Поле`answers.<id>.score`	Типnumber
Поле`answers.<id>.confidence`	Типnumber
Поле`answers.<id>.probabilities`	Типobject
Поле`answers.<id>.legend`	Типobject
Поле`usage.input_tokens`	Типinteger
Поле`usage.output_tokens`	Типinteger
Поле`usage.cost`	Типnumber

Ошибки и дальнейшие шаги

Ответ	Условие	Следующий шаг
Ответ400 · `invalid_request_error`	УсловиеНедопустимое обязательное поле, представление или значение	Следующий шагИсправьте указанное поле запроса.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra liquid/d1

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

liquid/d1

FAQ · LiquidAI: d1

Какие входные данные и результаты доступны?: POST /v1/systemone · liquid/d1: text → decisions
Какие поля использует запрос?: POST /v1/systemone · liquid/d1: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

LiquidAI: d1

LiquidAI: d1

Готовьте свидетельства вместе с вопросом

Choice для категорий и маршрутизации

Noul для проверки условий и релевантности

Score для упорядоченных уровней

Несколько вопросов и применения у производителя

Область применения и полезный артефакт решения

Начало

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Тарифы

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Примеры запросов

Ailoot Ultra · System One

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · System One

Сохраняйте все готовые результаты

Если нужно проверить исходный ответ

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Псевдонимы путей метода

Связанные ID для вызова

Компания и портфель её проектов

Покупайте токены со скидкой.

Подключайте API к продукту, который вы продаёте.