# Три питання до одного фото в d1-ultra коштують як три фото

> d1-ultra від Liquid AI віддає ймовірності без вихідних токенів, але кожне питання тарифікує картинку заново. Рахуємо вартість і перевіряємо заявлені 65 балів.

- Опубліковано: 16 жовтня 2026 р. (2026-10-16T08:13:28.100470+00:00)
- Розділ: AI-інструменти
- На основі публікації: [MarkTechPost](https://www.marktechpost.com/2026/10/15/liquid-ai-d1-ultra-decision-model/)
- Видання: AiiN (https://aiin.news)
- URL: https://aiin.news/article?slug=%D1%82%D1%80%D0%B8-%D0%BF%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F-%D0%B4%D0%BE-%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE-%D0%B2-d1-ultra-%D0%BA%D0%BE%D1%88%D1%82%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%8F%D0%BA-%D1%82%D1%80%D0%B8-%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE

---

Liquid AI випустила d1-ultra, мультимодальну модель, яка за один прохід повертає ймовірності відповідей на текст і зображення без вихідних токенів. Ціна — $0,042 за 1 млн вхідних токенів ([за даними Liquid AI](https://www.liquid.ai/blog/d1-ultra)).

Модель вийшла 15 жовтня, [за даними RuntimeWire](https://runtimewire.com/article/liquid-ai-d1-ultra-decision-model-launch). Тарифікація йде за кожним питанням окремо: три питання до одного знімка в одному виклику оплачуються як три промпти з цим зображенням.

## Що повертає d1-ultra і для яких задач вона потрібна?

d1-ultra відповідає на обмежені питання ймовірностями замість вільного тексту. Типів питань три: так/ні з ймовірністю від 0 до 1, вибір однієї мітки з набору з ймовірністю для кожної та позиція на шкалі.

Приклади складних випадків наведено у блозі Liquid AI: перевірка дефекту на платі за специфікацією та заявка на відшкодування за фото клієнта. RuntimeWire додає перевірку, чи фото товару відповідає його лістингу. Документація Liquid, [за даними MarkTechPost](https://www.marktechpost.com/2026/10/15/liquid-ai-d1-ultra-decision-model/), радить decision-моделі для маршрутизації, модерації, guardrails, тріажу та заміни LLM-as-judge. Для підсумків, чату й генерації коду радить мовну модель.

## Скільки коштує питання до зображення?

d1-ultra тарифікує лише вхідні токени, а зображення рахує за тим самим тарифом, що й текст: 1,5 токена на патч 32×32 пікселі. Знімок 1024×1024 — це 1 536 токенів, тобто 1 536 × $0,042 / 1 000 000 ≈ $0,0000645 за одне питання.

Три питання до одного такого знімка дають 3 × 1 536 = 4 608 токенів, тобто ≈ $0,00019 на знімок або ≈ $0,19 на 1 000 знімків. Суми малі, але рахунок росте з кількістю питань і картинок, а не з довжиною відповіді. Ціна така сама, як у Jev від TypeSafe, з яким Liquid порівнює модель.

Запит обмежений 8 зображеннями, 10 000 патчів і 4,5 МБ JSON. Вісім знімків 1024×1024 дають 8 × 1 024 = 8 192 патчі, тож вони вміщаються в ліміт патчів. За нашою оцінкою, одне Choice-питання замість кількох окремих питань так/ні може скоротити повторні оплати за картинку: воно оплачується один раз, а повертає ймовірність для кожної мітки.

## Наскільки надійні заявлені 65 балів?

d1-ultra посідає перше місце в Artificial Analysis Decision Index з 65 балами, але цю цифру наводить сама Liquid, і розбивки за окремими тестами немає. Індекс усереднює 4 оцінки по 25%: знання та галюцинації, міркування, виклик інструментів і класифікація безпеки.

Цифри розходяться. Liquid пише, що d1-ultra випереджає інші decision-моделі в індексі щонайменше на 8 балів. MarkTechPost посилається на запуск індексу 13 жовтня, де Jev 1.13 мав 58 балів, а GLiDE і Microsoft-Decision-1 — по 54. Різниця з Jev 1.13 тоді становить 7 балів. Джерела не пояснюють розбіжність.

Друге питання — калібрування. Liquid каже, що навчала d1-ultra давати надійніші ймовірності, бо більшість decision-моделей надто впевнені у відповідях. MarkTechPost додає, що Liquid заявляє найнижчу похибку калібрування у своїх тестах, але без чисел. RuntimeWire зазначає, що цінність моделі залежить від того, чи тримається ця впевненість на реальних робочих процесах достатньо, щоб зменшити ручну перевірку. Кількість параметрів і контекст не розкрито, назви бекбона немає, ваги не публікують, доступ лише через API.

## Як рахувати бюджет і чим обмежений запит?

- Бюджет на запит: кількість питань × (токени тексту + 1,5 × кількість патчів 32×32 у кожному зображенні).
- Ліміти запиту: 8 зображень, 10 000 патчів і 4,5 МБ JSON. Приклад Liquid передає фото як base64 у тілі JSON, тож 4,5 МБ стосується саме цього.
- Vercel AI Gateway і OpenRouter Liquid обіцяє «незабаром» без дати. Зараз доступ лише через Liquid API: ендпоінт /decisions/v1/systemone з параметром model = d1-ultra.

---

Теги: AI, LiquidAI, Multimodal, штучнийінтелект, ціниAPI

Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=%D1%82%D1%80%D0%B8-%D0%BF%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F-%D0%B4%D0%BE-%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE-%D0%B2-d1-ultra-%D0%BA%D0%BE%D1%88%D1%82%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D1%8F%D0%BA-%D1%82%D1%80%D0%B8-%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.