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LiquidAI: d1-ultra Latest es un modelo de LiquidAI, y se sitúa en la categoría de decisiones. Es un alias de redirección: el modelo siempre apunta al último modelo de la familia d1-ultra, por lo que la versión subyacente puede cambiar con el tiempo mientras el id del modelo permanece igual. Ese comportamiento vale la pena conocerlo antes de construir sobre él, porque fijarse a un objetivo móvil es distinto de fijarse a una instantánea fija.
El modelo acepta texto e imágenes como entrada, por lo que puede trabajar con prompts que combinan instrucciones escritas y material visual. Su modalidad de salida es decisiones en lugar de prosa libre, lo que significa que debes esperar una salida de elección estructurada en lugar de una respuesta estilo chat. La ventana de contexto es de 32768 tokens, y la salida máxima es de 29491 tokens. Esos dos números juntos significan que una solicitud puede llevar una cantidad sustancial de entrada y aún dejar espacio para una salida de decisión grande.
Los usos prácticos se derivan de esa forma. Como toma imágenes además de texto y devuelve decisiones, se adapta a tareas de clasificación y enrutamiento donde la respuesta es una etiqueta, una categoría o una elección entre opciones. Los ejemplos incluyen el triaje de solicitudes entrantes, la clasificación de documentos o capturas de pantalla en categorías, y la elección de una rama en un flujo de trabajo automatizado. La entrada de imagen abre casos donde la señal decisoria es visual, como juzgar una foto o una interfaz renderizada, mientras que la entrada de texto lleva las reglas o el contexto para la decisión. La gran asignación de salida es útil cuando una sola llamada necesita devolver muchas decisiones a la vez en lugar de una.
Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "~liquid/d1-ultra-latest". Como el endpoint sigue la forma de chat completions de OpenAI, envías tus mensajes de la manera habitual y lees la respuesta de los campos estándar. El modelo no admite parámetros de solicitud adicionales más allá de los comunes, por lo que no hay una superficie de ajuste separada que configurar; mantén tu solicitud en los campos estándar y pon las instrucciones de la tarea en el prompt. Dado que el id es una redirección, la misma solicitud puede ser servida por una versión subyacente diferente de d1-ultra más adelante, así que vuelve a probar si el comportamiento cambia.
Si tu tarea necesita texto generado, conversación o explicaciones en lugar de una decisión, un modelo con una modalidad de salida de texto encajará mejor. El contexto de 32768 tokens también es un techo real: documentos largos, conjuntos grandes de imágenes o historiales extensos pueden necesitar fragmentación o un modelo con una ventana más larga. Y si necesitas un comportamiento reproducible a lo largo del tiempo, la naturaleza de redirección de este id es una razón para comprobar si hay disponible una versión fija en su lugar.
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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