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LiquidAI: d1-ultra Latest ist ein Modell von LiquidAI und gehört zur Kategorie decisions. Es ist ein weiterleitender Alias: Das Modell zeigt immer auf das neueste Modell der d1-ultra-Familie, sodass sich die zugrunde liegende Version im Laufe der Zeit ändern kann, während die Modell-ID gleich bleibt. Dieses Verhalten ist wichtig zu wissen, bevor man darauf aufbaut, denn das Anheften an ein bewegliches Ziel unterscheidet sich vom Anheften an einen festen Snapshot.
Das Modell akzeptiert Text und Bilder als Eingabe, kann also mit Prompts arbeiten, die geschriebene Anweisungen und visuelles Material kombinieren. Seine Ausgabemodalität ist decisions statt freiformulierter Prosa, was bedeutet, dass man strukturierte Auswahlausgaben statt einer Antwort im Chat-Stil erwarten sollte. Das Kontextfenster beträgt 32768 Token, und die maximale Ausgabe beträgt 29491 Token. Diese beiden Zahlen zusammen bedeuten, dass eine Anfrage eine beträchtliche Menge an Eingabe tragen und trotzdem Raum für eine große Entscheidungsausgabe lassen kann.
Die praktischen Einsatzmöglichkeiten ergeben sich aus dieser Form. Weil es neben Text auch Bilder entgegennimmt und Entscheidungen zurückgibt, eignet es sich für Klassifizierungs- und Routing-Aufgaben, bei denen die Antwort ein Label, eine Kategorie oder eine Auswahl unter Optionen ist. Beispiele sind die Triage eingehender Anfragen, das Einsortieren von Dokumenten oder Screenshots in Kategorien und die Auswahl eines Zweigs in einem automatisierten Workflow. Die Bildeingabe eröffnet Fälle, in denen das entscheidende Signal visuell ist, etwa die Beurteilung eines Fotos oder einer gerenderten Oberfläche, während die Texteingabe die Regeln oder den Kontext für die Entscheidung trägt. Der große Ausgabespielraum ist nützlich, wenn ein einzelner Aufruf viele Entscheidungen auf einmal zurückgeben muss statt nur einer.
Man ruft es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "~liquid/d1-ultra-latest" auf. Da der Endpunkt der Form der OpenAI-Chat-Completions folgt, sendet man seine Nachrichten auf die übliche Weise und liest die Antwort aus den Standardfeldern. Das Modell unterstützt keine zusätzlichen Anfrageparameter über die gängigen hinaus, es gibt also keine separate Tuning-Oberfläche zum Konfigurieren; beschränke die Anfrage auf die Standardfelder und lege die Aufgabenanweisungen in den Prompt. Da die ID eine Weiterleitung ist, kann dieselbe Anfrage später von einer anderen zugrunde liegenden d1-ultra-Version bedient werden, also teste erneut, wenn sich das Verhalten ändert.
Wenn die Aufgabe generierten Text, Konversation oder Erklärungen statt einer Entscheidung benötigt, passt ein Modell mit der Ausgabemodalität Text besser. Der Kontext von 32768 Token ist außerdem eine echte Obergrenze: Lange Dokumente, große Bildmengen oder ausgedehnte Verläufe benötigen möglicherweise Aufteilung oder ein Modell mit einem längeren Fenster. Und wenn man über die Zeit reproduzierbares Verhalten benötigt, ist die weiterleitende Natur dieser ID ein Grund zu prüfen, ob stattdessen eine feste Version verfügbar ist.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/decisions", { body: {
"model": "~liquid/d1-ultra-latest",
"state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
"questions": {
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {
"billing": "Payments, refunds, invoices",
"support": "Product questions and bugs",
"sales": "Pricing and new purchases"
}
},
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this need a reply today?",
"criteria": {
"true": "Money, outage or legal risk",
"false": "Can wait"
}
}
}
} });
console.log(result.answers);
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