Liquid AI、新型モデル d1 を発表──トークン生成ゼロで型付き判定を返す決定モデル
テキスト生成のデコード処理を省き、分類やルーティングの推論コストとパース不良を根絶する専用APIを公開した。
リリース: 2026-09-29 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Liquid AIは出力トークン数を0に抑えた決定モデル「d1」を発表し、Jev Decision Indexの首位を獲得した。
- 入力に対して Noul、Choice、Score の3種類のプリミティブで構成される型付きの回答と確率を返す。
- APIエンドポイント（https://api.liquid.ai/decisions/v1/systemone）経由でPython SDKなどから利用可能である。
- 多言語評価の向上、プロンプトインジェクションへの耐性強化、長文入力の処理改善が図られている。
2. 影響（Why）
- デコード処理の排除による最適化: トークンを1つずつ生成する通常の言語モデルと異なり、生成プロセス自体をスキップすることでレイテンシを安定させ、JSONパース不良を完全に防ぐ。
- 国内システム開発への波及: [国内 AIスタートアップ] などのルーティングやモデレーション機能を内製するチームは、LLMのトークン料金を大幅に削減できる選択肢として試す価値がある。
3. 根拠・詳細（How）
- 3つの回答プリミティブの仕様: Noul（yes/no）、Choice（単一選択）、Score（数値評価）の型を単一のリクエスト内で混在させて同時に取得できる。
- API呼び出しと出力トークン数: PythonのTypeSafe SDKを用いたシステムで検証され、usage.output_tokens が 0 となる構造化データの取得を確認している。
4. 展望・課題（Next）
- OpenRouter対応の予定: 公式ブログによると、将来的にOpenRouter経由での提供が計画されているが、具体的な実装時期は未公開である。
- 本番環境でのキャリブレーション検証: モデルが返す確率は較正済みとされているが、実運用のトラフィックにおける閾値設定には独自の検証が必要となる。