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Liquid AI 决策模型 d1 上线 OpenRouter：输入 $0.04/百万 token、输出免费、上下文 65K
10 月 1 日 18:30 UTC（北京时间 10 月 2 日 2:30），OpenRouter 在中宣布，Liquid AI 的决策模型 d1 已在其平台上线，定价为输入 $0.04/百万 token、输出免费，上下文窗口 65K；帖文并称该模型采用零数据留存（zero data retention）。d1 由 Liquid AI 于 9 月 29 日发布，发布时经 Liquid API 提供；其称这是该公司的首个决策模型，并表示即将上线 OpenRouter。
发送状态与三类问题，返回带概率的答案
把 d1 描述为 Liquid AI 的结构化决策模型：调用时发送应用状态（state）和类型化问题，返回带概率的答案，概率直接来自模型。OpenRouter 说它适合路由、分类和策略检查这类需要快速、可打分判断的场景。
把问题分为三类：Noul（是/否问题，返回 0～1 的概率）、Choice（从命名选项中选一，返回各选项的概率分布）、Score（在有序评分表上返回概率加权的位置）。文档还写明，决策模型不生成 token，响应里的 usage.output_tokens 始终为 0。适用范围上，文档列出分类、路由、打分、内容审核、护栏与安全检查、替代 LLM-as-judge（模型评审）、agent（智能体）工具调用审批等场景；自由文本生成、多轮对话与代码生成等任务则应改用语言模型。
计费明细、上下文与运行数据
模型页的定价表列出：输入每百万 token 0.04 美元、输出每百万 token 0 美元（页面标注为 Free）、缓存读取每百万 token 0.04 美元。常见问题栏给出的上下文窗口是 65,536 个 token（帖文标注 65K）。计费因此只涉及输入与缓存读取。
模型页显示，Liquid 端点的 P50 延迟为 0.32 秒，近 3 天的可用性为 99.89%。
回复里的两类反应：定价与留存范围
帖文的回复里有两类反应。一是定价： 写道，「免费的输出 token，加上每个选项一个概率，当晚就能接进一个小项目里试试」； 评价，「$0 输出是个大胆的定价选择」。
二是留存范围： 追问零留存是否也覆盖 OpenRouter 自身的日志。OpenRouter 平台的把 ZDR（零数据留存）描述为一种数据政策与路由设置：开启后请求只会发往有零数据留存政策的端点，不保留数据的提供商也不能用这些数据训练；则说明，除非用户主动开启日志记录或允许数据用于产品改进，OpenRouter 不存储提示词（prompt）与回复内容，但会存储每次请求的元数据，例如输入、输出 token 数与延迟。
单一提供商与 Decisions API：两条接入限制
模型页还注明，d1 由单一提供商（Liquid）托管，OpenRouter 会把每个请求直接转发给 Liquid，没有路由决策可做。调用方式上，d1 运行在 OpenRouter 的 Decisions API 上，与其他 OpenRouter 决策模型共用 /v1/systemone schema（接口结构），请求与响应均为结构化决策格式；模型页明确说，面向 chat completions（聊天补全）的 SDK 无法用于调用它。
对已经在用 chat completions 的团队，接入 d1 需要换一套调用与解析方式；需要多提供商路由的团队，则在这个模型上只有 Liquid 一个提供商。零留存声明的覆盖范围（是否包含平台侧日志与元数据），需要对照 OpenRouter 的平台政策确认。