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LiquidAI : d1-ultra Latest est un modèle de LiquidAI, et il appartient à la catégorie decisions. C'est un alias de redirection : le modèle pointe toujours vers le dernier modèle de la famille d1-ultra, donc la version sous-jacente peut changer au fil du temps tandis que l'identifiant du modèle reste le même. Ce comportement mérite d'être connu avant de construire dessus, car épingler une cible mouvante est différent d'épingler un instantané fixe.
Le modèle accepte du texte et des images en entrée, il peut donc traiter des invites qui combinent des instructions écrites et du contenu visuel. Sa modalité de sortie est decisions plutôt que de la prose libre, ce qui signifie qu'il faut s'attendre à une sortie de choix structurée plutôt qu'à une réponse de style conversationnel. La fenêtre de contexte est de 32768 tokens, et la sortie maximale est de 29491 tokens. Ces deux nombres ensemble signifient qu'une requête peut porter une quantité substantielle d'entrée et laisser encore de la place pour une sortie de décision volumineuse.
Les usages pratiques découlent de cette forme. Comme il prend des images en plus du texte et renvoie des décisions, il convient aux tâches de classification et de routage où la réponse est une étiquette, une catégorie ou un choix parmi des options. Les exemples incluent le tri des requêtes entrantes, le classement de documents ou de captures d'écran dans des catégories, et la sélection d'une branche dans un flux de travail automatisé. L'entrée d'image ouvre des cas où le signal de décision est visuel, comme juger une photo ou une interface rendue, tandis que l'entrée de texte porte les règles ou le contexte de la décision. La grande allocation de sortie est utile lorsqu'un seul appel doit renvoyer de nombreuses décisions à la fois plutôt qu'une seule.
Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "~liquid/d1-ultra-latest". Comme le point de terminaison suit la forme des chat completions d'OpenAI, vous envoyez vos messages de la manière habituelle et lisez la réponse dans les champs standard. Le modèle ne prend en charge aucun paramètre de requête supplémentaire au-delà des paramètres courants, il n'y a donc pas de surface de réglage distincte à configurer ; limitez votre requête aux champs standard et placez les instructions de la tâche dans l'invite. Comme l'identifiant est une redirection, la même requête peut être servie plus tard par une version d1-ultra sous-jacente différente, donc testez à nouveau si le comportement change.
Si votre tâche nécessite du texte généré, de la conversation ou des explications plutôt qu'une décision, un modèle avec une modalité de sortie texte conviendra mieux. Le contexte de 32768 tokens est aussi un plafond réel : les documents longs, les grands ensembles d'images ou les historiques étendus peuvent nécessiter un découpage ou un modèle avec une fenêtre plus longue. Et si vous avez besoin d'un comportement reproductible dans le temps, la nature redirigeante de cet identifiant est une raison de vérifier si une version fixe est disponible à la place.
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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