Perplexity: Decider V1.1 27B

Decider V1.1 27B od Perplexity vyhodnocuje dodaný stav a otázku a vrací pravděpodobnosti povolených odpovědí. Jeho nativní rozhodovací checkpoint podporuje text a obrázky, s vyhrazeným modulem čtení výsledku a zdokumentovanými limity přípravy vstupu namísto kontraktu pro generování volného textu.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

Decider V1.1 27B je aktualizovaný rozhodovací checkpoint Perplexity. Vyhodnocuje dodaný obsah podle definované otázky a vytváří pravděpodobnosti přípustných odpovědí. Jeho nativní artefakt má modul čtení rozhodnutí namísto jazykové generativní hlavy nad celým slovníkem. Užitečným výsledkem je omezené rozhodovací rozdělení a jeho interpretovaná odpověď, nikoli otevřené vysvětlení nebo obecná odpověď v chatu.

Co se mění ve vydání V1.1

Perplexity tento model označuje za aktualizaci Decider V1 27B, která zachovává stejnou základní architekturu, s úpravami nastavení pozornosti a větším množstvím trénovacích dat. Jeho základem je Qwen3.8-27B. Vydání V1.1 si má zachovat vlastní název a konfiguraci, místo aby bylo popisováno jako zaměnitelná kopie dřívějšího checkpointu.

Stav, otázka a přípustné odpovědi

Publikovaný příklad dodává řádek obsahující stav a typovanou otázku choice. Otázka zahrnuje pokyny a kritéria, jejichž klíče představují sémantické odpovědi a jejichž popisy definují, kdy která platí. Model předpovídá pravděpodobnosti a pomocná funkce odpovědí výrobce je poté interpretuje pro danou otázku. Příklad inference může zpracovat seznam řádků, přičemž každé rozhodnutí je spojeno s podklady a otázkou svého řádku.

Pro směrování požadavků zadejte skutečnou zprávu a relevantní kontext a poté definujte dostupná oddělení nebo kategorie. Ilustrační úloha může rozlišovat selhání integrace, problém s přístupem a žádost o informace o produktu. Každý popis formulujte dostatečně přesně, aby rozhodl hraniční případ, a definice možností uchovejte s výsledkem. Rozdělení kategorií pak může podpořit směrovací rozhodnutí nebo kontrolní krok, pokud si alternativy zůstávají blízké. Vybraný výsledek modelu sám neprovádí akci pracovního postupu.

Textové a obrazové podklady

Nativní implementace přijímá obrázky spolu se stavem a otázkou jako obrazové soubory, obrázky v paměti nebo kódovaná obrazová data. U obrázku dokumentu či snímku obrazovky dodejte vizuální podklady a položte uzavřenou otázku s možnostmi popisujícími relevantní výsledky. Určete důležitý viditelný znak a poskytněte textový kontext potřebný k jeho interpretaci. Například klasifikujte, zda vyobrazený předmět patří do některé z dodaných kategorií produktů, místo požadavku, aby rozhodovací model napsal úplný popis produktu.

Procesor při změně velikosti zachovává poměr stran a zaokrouhluje strany obrázku na násobky 32 pixelů. Zdokumentovaná zpracovaná plocha začíná na 65 536 pixelech a je omezena konfigurovatelným maximem; jeho výchozí hodnota je 4 194 304 pixelů neboli 2048 krát 2048. Každý blok 32 krát 32 přispívá jedním vizuálním tokenem, takže výchozí nastavení dovoluje až 4 096 vizuálních tokenů na obrázek. Tyto údaje popisují nativní přípravu obrázků výrobce, nikoli obecný kontrakt nahrávání do aplikace.

Limity kombinovaného vstupu a rozsah rozlišení

Zdokumentovaný krok prepare vyžaduje, aby se text a všechny obrázky v jednom rozhodnutí vešly do 8 192 tokenů. Nadměrný vstup je odmítnut, nikoli tiše zkrácen. Více obrázků sdílí tento rozpočet s písemným stavem a otázkou. Při přípravě kombinovaného rozhodnutí omezte nerelevantní zdrojový text nebo limit velikosti obrázků a zachovejte detail, který rozhoduje o odpovědi.

Nastavení trénování a uváděného hodnocení omezovalo obrázky na 512 krát 512, tedy 262 144 pixelů a nejvýše 256 vizuálních tokenů. Konfigurovatelný limit inference může uchovat více detailů, karta však upozorňuje, že vyšší rozlišení leží mimo toto trénovací rozdělení a využívá více paměti i času zpracování. Větší nastavení obrázku proto nezaručuje lepší rozhodnutí. Udržujte přípravu vstupu v souladu s otázkou a zkoumejte, zda je potřebný vizuální znak zobrazen jasně.

Pozornost, čtení rozhodnutí a kalibrace pravděpodobností

Vrstvy plného mechanismu pozornosti nativního checkpointu používají uložený nekauzální režim pozornosti, zatímco vrstvy lineární pozornosti zachovávají vlastní chování. Výrobce uvádí, že výchozí kauzální inference nereprodukuje hodnocené nastavení. Implementace predikce používá uloženou kalibrační teplotu; pokud se přímo použijí logits, tato teplota se uplatní jednou a pravděpodobnosti se normalizují nad aktuálními přípustnými kandidáty. Tyto podrobnosti patří přesnému rozhodovacímu profilu a mají být zachovány při interpretaci jeho číselných výstupů.

Samostatný modul čtení rozhodnutí rovněž odlišuje tento artefakt od generativního exportu. Převod na generativní rozhraní založené na slovníku vyžaduje výslovné mapování a musí zachovat chování pozornosti. Pro nativní rozhodovací profil připravujte uzavřené otázky; pokud úloha potřebuje chat, kód, vysvětlení nebo požadavky na nástroje, použijte vhodný generativní model.

Užitečný konečný artefakt udržuje stav, otázku, povolené odpovědi a výsledné rozdělení ve vzájemném spojení. Definujte otázku podle skutečně přítomných podkladů, kontrolujte nejednoznačné případy vůči nim a pomocí označených příkladů ze zamýšlené úlohy rozhodujte, jak mají číselné výstupy ovlivňovat směrování nebo klasifikaci. Model dodává pravděpodobnosti rozhodnutí; kritéria a okolní aplikace určují, jak se z nich stane užitečná akce nebo zaznamenaný štítek.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

Perplexity /perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

Úvod

Přijímané vstupy: Text · Obrázky
Výsledky: decisions

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone

Vstup: text, image
Výstup: decisions
Výstupní formát: json

Pole	Typ	Požadavek	Hodnoty a limity	Výchozí
Pole`model`	Typ`string`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity perplexity/pplx-decider-v1.1-27b	Výchozí—
Pole`provider`	Typ`schema`	PožadavekVolitelné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`questions`	Typ`object`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`session_id`	Typ`string`	PožadavekVolitelné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`state`	Typ`schema`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`trace`	Typ`schema`	PožadavekVolitelné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`user`	Typ`string`	PožadavekVolitelné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`questions.<id>.type`	Typ`string`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity noul, choice, score	Výchozí—
Pole`questions.<id>.instructions`	Typ`string\|object\|array`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity	Výchozí—
Pole`questions.<id>.criteria`	Typ`object\|array`	PožadavekVolitelné	Hodnoty a limity Podmínky: choice/score: povinné; noul: volitelné. Kritéria choice tvoří objekt; score je pole s minItems1.	Výchozí—
Pole`questions.<id>.criteria.true`	Typ`string\|object\|array`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity Platí, když: Je zadán objekt kritérií noul	Výchozí—
Pole`questions.<id>.criteria.false`	Typ`string\|object\|array`	PožadavekPovinné	Hodnoty a limity Platí, když: Je zadán objekt kritérií noul	Výchozí—

Kombinace vstupních materiálů

noul · Povinné: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions

choice · Povinné: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object

score · Povinné: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1

Parametry a životní cyklus metody

Parametr	Kontrakt
Parametr`content_type`	Kontraktapplication/json
Parametr`required`	Kontraktmodel, state, questions
Parametr`material_types`	Kontrakttext, image
Parametr`optional_controls`	Kontraktprovider, session_id, trace, user
Parametr`multimodal_input_binding`	KontraktPoužijte pouze přesně deklarovaný způsob zadání stavu či dokumentu. Samotná podpora obrázků u výrobce nepotvrzuje způsob předání obrázku přijímaný konkrétním modelem.

Životní cyklus: synchronous

Odešlete přesné ID modelu a uchovejte celou nativní odpověď.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim: Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
Režim flex: Neuvedeno Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování: Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

Konfigurace	Tabulka sazeb	Tokeny kontextu, více než	Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně	Poplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokeny	Tabulka sazebZákladní sazba	Tokeny kontextu, více než—	Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze	Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00004 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1	Tabulka sazeb—	Tokeny kontextu, více než0	Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze	Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00004 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · System One

Uchovaná oficiální struktura požadavku; dokumentační příkladPoužijte skutečné podklady svého požadavku a uchovejte úplný výsledek

{
  "model": "perplexity/pplx-decider-v1.1-27b",
  "questions": {
    "is_bug": {
      "criteria": {
        "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",
        "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."
      },
      "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",
      "type": "noul"
    },
    "team": {
      "criteria": {
        "account": "Login, permissions, or profile issues.",
        "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",
        "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."
      },
      "instructions": "Which team should own this ticket?",
      "type": "choice"
    },
    "urgency": {
      "criteria": [
        "Can wait for the next release",
        "Should be fixed this week",
        "Blocking revenue right now"
      ],
      "instructions": "How urgent is this ticket?",
      "type": "score"
    }
  },
  "state": {
    "customer_tier": "enterprise",
    "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."
  }
}

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='perplexity/pplx-decider-v1.1-27b'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · System One

json

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Zachovává se každá poskytnutá odpověď přiřazená k ID otázky, její přesný typ, hodnota noul/choice/score, míra jistoty, pravděpodobnosti a legenda. Celý původní JSON se uloží a vrátí až po vyúčtování.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte původní operaci a úplnou či částečnou odpověď; požadavek POST neopakujte.

Pole odpovědi

Pole	Typ
Pole`model`	Typstring
Pole`id`	Typstring
Pole`provider`	Typstring
Pole`answers.<id>.type`	Typstring
Pole`answers.<id>.noul`	Typnumber
Pole`answers.<id>.choice`	Typstring
Pole`answers.<id>.score`	Typnumber
Pole`answers.<id>.confidence`	Typnumber
Pole`answers.<id>.probabilities`	Typobject
Pole`answers.<id>.legend`	Typobject
Pole`usage.input_tokens`	Typinteger
Pole`usage.output_tokens`	Typinteger
Pole`usage.cost`	Typnumber

Chyby a další kroky

Odpověď	Podmínka	Další krok
Odpověď400 · `invalid_request_error`	PodmínkaNeplatné povinné pole, způsob zadání nebo hodnota	Další krokOpravte označené pole požadavku.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

perplexity/pplx-decider-v1.1-27b

FAQ · Perplexity: Decider V1.1 27B

Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?: POST /v1/systemone · perplexity/pplx-decider-v1.1-27b: text, image → decisions
Jaká pole požadavek používá?: POST /v1/systemone · perplexity/pplx-decider-v1.1-27b: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

Perplexity: Decider V1.1 27B