Span-01 Lite ist ein separat benanntes Modellprofil in Respans Span-01-Familie zur Verhaltensbewertung. Die Schnellstartanleitung und die Modelltabelle des Anbieters führen Lite als eines von zwei Profilen mit demselben Bewertungsablauf auf. Es erhält eine Textinteraktion und natürlichsprachliche Verhaltensdefinitionen und gibt dann für jede Definition drei Wahrscheinlichkeiten zurück: vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar. Die nützliche Ausgabe des Profils ist ein Verhaltensdatensatz mit ausdrücklicher Unsicherheit, keine schriftliche Antwort auf das Gespräch.
Definieren Sie das Verhalten mit Worten, die zu Ihrer Aufgabe passen. Legen Sie bei einer Übergabeprüfung fest, ob damit gemeint ist, dass der Nutzer ausdrücklich nach einer Person fragt, der Assistent eine Übergabe für nötig erklärt oder eine der beiden Bedingungen zutrifft. Wenn blosse Enttäuschung nicht zählen soll, sagen Sie dies. Definieren Sie bei einer Entschuldigungsprüfung, welcher Wortlaut als Entschuldigung gilt, statt sich auf eine unklare Bezeichnung zu verlassen. Jede Definition hat eine Kennung, die der Bewerter zusammen mit ihren Wahrscheinlichkeiten zurückgibt.
Die Verhaltensmenge gehört dem Aufrufer. Beispiele wie Frustration, unbelegte Versprechen, Werkzeugmissbrauch oder wiederholte Agentenaktionen sind bereitzustellende Definitionen und keine feste Liste nativer Kategorien. Halten Sie jede Definition in der bereitgestellten Interaktion beobachtbar. Ein kurzer Ausschnitt kann klären, ob sich der Assistent entschuldigt hat, ohne Belege dafür zu liefern, dass ein externes Problem tatsächlich gelöst wurde.
Respans dokumentierte Eingabe legt vorangehende Nachrichten in span.input und den zu bewertenden Gesprächsbeitrag in span.output ab. Nachrichteninhalt ist eine Zeichenfolge. Bewahren Sie den zum Verständnis des Beitrags nötigen Kontext, einschliesslich Sprecherrollen, relevanter Nutzeranfrage und aller textlichen Belege, die der Assistent verwendet hat. Stellen Sie für eine Qualitätsprüfung den tatsächlichen Beitrag statt einer Paraphrase bereit, die das zu bewertende Verhalten entfernt.
Eine beispielhafte Prüfung kann eine Nutzernachricht über wiederholte Schwierigkeiten und eine Assistentenantwort mit einem Untersuchungsangebot verwenden. Definieren Sie Nutzerfrustration und ein Versprechen des Assistenten als getrennte Beobachtungen. Wenn ein Werkzeugergebnis für die Beurteilung wichtig ist, ob eine Behauptung belegt war, bewahren Sie dessen relevanten Text im Kontext. Die Ausgabe bewertet diese Definitionen im bereitgestellten Ausschnitt; das Modell führt die versprochene Untersuchung nicht durch und verändert das Gespräch selbst nicht.
Die Bewertungsantwort enthält die Verhaltenskennung id mit p_present, p_absent und p_not_observable, deren Summe ungefähr 1 ergibt. Nicht beobachtbar bedeutet, dass der Trace die Frage nicht beantworten kann. Es unterscheidet sich von nicht vorhanden. Bei einer Definition wie der Akzeptanz einer Lösung durch den Kunden ist ein Ausschnitt, der vor der Kundenreaktion endet, ein unvollständiger Beleg, selbst wenn die Antwort des Assistenten zuversichtlich klingt.
Bewahren Sie alle drei Werte, wenn Sie ein Ergebnis zur Prüfung vorbereiten. Eine anhand des höchsten Wertes gewählte Kategorie kann für eine Anzeige nützlich sein, doch die Verteilung erhält die Unsicherheit der Beobachtung. Schliessen Sie nicht allein aus einem niedrigen Vorhandenseinswert, dass das Verhalten definitiv nicht auftrat. Wenn fehlende Belege überwiegen, kann es nützlich sein, den relevanten Kontext einzuholen oder das Ergebnis als unbekannt zu bewahren, statt eine Erklärung zu erfinden.
Der Bewertungsablauf des Anbieters bewertet mehrere Verhaltensdefinitionen gemeinsam anhand eines Traces und gibt für jede Kennung ein Ergebnis in der Anfragereihenfolge zurück. Seine Dokumentation legt keine Grenze für die Anzahl der Verhaltensdefinitionen pro Anfrage fest. Das belegt kein universelles Tokenfenster und keine unbegrenzte Trace-Grösse. Halten Sie Definitionen zweckgerichtet und Belege relevant und bewahren Sie die Zuordnung jedes zurückgegebenen Ergebnisses zu seiner Definition.
Die Verhaltensergebnisse sind unabhängige Beobachtungen und keine einzelne Antwort mit exklusiver Auswahl. Frustration, eine Entschuldigung und eine vorgeschlagene Übergabe können in demselben Austausch sämtlich vorhanden sein. Ihre jeweiligen dreiteiligen Verteilungen haben innerhalb jeder Definition Bedeutung; das Addieren von Vorhandenseinswerten über unterschiedliche Verhaltensweisen erzeugt weder eine normalisierte Kategorieverteilung noch einen geordneten Rubrik-Score.
Der Hersteller dokumentiert die Lite- und Standardnamen mit einem gemeinsamen Anfrage- und Ergebnisformat. Dieser Vertrag unterstützt die Vorbereitung von Traces und die Interpretation von Verhaltenswahrscheinlichkeiten für beide benannten Profile. Er belegt nicht, dass Lite dieselben Gewichte, dieselbe Parameteranzahl oder dieselbe Qualität wie die andere Ausgabe hat. Halten Sie das gewählte Profil bei der Ergebnisprüfung identifizierbar, statt Ergebnisse verschiedener Ausgaben stillschweigend auszutauschen.
Verwenden Sie gekennzeichnete Gespräche aus der vorgesehenen Aufgabe, um Schwellenwerte für Protokollierung, Weiterleitung oder Prüfung zu wählen. Bewahren Sie hohe Nicht-beobachtbar-Ergebnisse und Grenzfallbeobachtungen zur Untersuchung und vergleichen Sie jeden scheinbaren Fehler mit dem ursprünglichen Beitrag und der Verhaltensdefinition. Das nützliche abschliessende Artefakt enthält die Kennung des Textausschnitts, die Definition, das gewählte Profil und das vollständige dreiteilige Wahrscheinlichkeitsergebnis. Ein späterer Anwendungsschritt entscheidet über den Umgang mit dieser Beobachtung; die Bewertungsausgabe von Lite führt selbst keine Übergabe aus, blockiert keine Antwort und erzeugt keine Korrektur.
", "aboutText": "Span-01 Lite ist ein separat benanntes Modellprofil in Respans Span-01-Familie zur Verhaltensbewertung. Die Schnellstartanleitung und die Modelltabelle des Anbieters führen Lite als eines von zwei Profilen mit demselben Bewertungsablauf auf. Es erhält eine Textinteraktion und natürlichsprachliche Verhaltensdefinitionen und gibt dann für jede Definition drei Wahrscheinlichkeiten zurück: vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar. Die nützliche Ausgabe des Profils ist ein Verhaltensdatensatz mit ausdrücklicher Unsicherheit, keine schriftliche Antwort auf das Gespräch.\n\n### Die Beobachtung und ihre Grenze wählen\n\nDefinieren Sie das Verhalten mit Worten, die zu Ihrer Aufgabe passen. Legen Sie bei einer Übergabeprüfung fest, ob damit gemeint ist, dass der Nutzer ausdrücklich nach einer Person fragt, der Assistent eine Übergabe für nötig erklärt oder eine der beiden Bedingungen zutrifft. Wenn blosse Enttäuschung nicht zählen soll, sagen Sie dies. Definieren Sie bei einer Entschuldigungsprüfung, welcher Wortlaut als Entschuldigung gilt, statt sich auf eine unklare Bezeichnung zu verlassen. Jede Definition hat eine Kennung, die der Bewerter zusammen mit ihren Wahrscheinlichkeiten zurückgibt.\n\nDie Verhaltensmenge gehört dem Aufrufer. Beispiele wie Frustration, unbelegte Versprechen, Werkzeugmissbrauch oder wiederholte Agentenaktionen sind bereitzustellende Definitionen und keine feste Liste nativer Kategorien. Halten Sie jede Definition in der bereitgestellten Interaktion beobachtbar. Ein kurzer Ausschnitt kann klären, ob sich der Assistent entschuldigt hat, ohne Belege dafür zu liefern, dass ein externes Problem tatsächlich gelöst wurde.\n\n### Den Gesprächsausschnitt vorbereiten\n\nRespans dokumentierte Eingabe legt vorangehende Nachrichten in span.input und den zu bewertenden Gesprächsbeitrag in span.output ab. Nachrichteninhalt ist eine Zeichenfolge. Bewahren Sie den zum Verständnis des Beitrags nötigen Kontext, einschliesslich Sprecherrollen, relevanter Nutzeranfrage und aller textlichen Belege, die der Assistent verwendet hat. Stellen Sie für eine Qualitätsprüfung den tatsächlichen Beitrag statt einer Paraphrase bereit, die das zu bewertende Verhalten entfernt.\n\nEine beispielhafte Prüfung kann eine Nutzernachricht über wiederholte Schwierigkeiten und eine Assistentenantwort mit einem Untersuchungsangebot verwenden. Definieren Sie Nutzerfrustration und ein Versprechen des Assistenten als getrennte Beobachtungen. Wenn ein Werkzeugergebnis für die Beurteilung wichtig ist, ob eine Behauptung belegt war, bewahren Sie dessen relevanten Text im Kontext. Die Ausgabe bewertet diese Definitionen im bereitgestellten Ausschnitt; das Modell führt die versprochene Untersuchung nicht durch und verändert das Gespräch selbst nicht.\n\n### Vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar\n\nDie Bewertungsantwort enthält die Verhaltenskennung id mit p_present, p_absent und p_not_observable, deren Summe ungefähr 1 ergibt. Nicht beobachtbar bedeutet, dass der Trace die Frage nicht beantworten kann. Es unterscheidet sich von nicht vorhanden. Bei einer Definition wie der Akzeptanz einer Lösung durch den Kunden ist ein Ausschnitt, der vor der Kundenreaktion endet, ein unvollständiger Beleg, selbst wenn die Antwort des Assistenten zuversichtlich klingt.\n\nBewahren Sie alle drei Werte, wenn Sie ein Ergebnis zur Prüfung vorbereiten. Eine anhand des höchsten Wertes gewählte Kategorie kann für eine Anzeige nützlich sein, doch die Verteilung erhält die Unsicherheit der Beobachtung. Schliessen Sie nicht allein aus einem niedrigen Vorhandenseinswert, dass das Verhalten definitiv nicht auftrat. Wenn fehlende Belege überwiegen, kann es nützlich sein, den relevanten Kontext einzuholen oder das Ergebnis als unbekannt zu bewahren, statt eine Erklärung zu erfinden.\n\n### Mehrere Definitionen anhand derselben Belege\n\nDer Bewertungsablauf des Anbieters bewertet mehrere Verhaltensdefinitionen gemeinsam anhand eines Traces und gibt für jede Kennung ein Ergebnis in der Anfragereihenfolge zurück. Seine Dokumentation legt keine Grenze für die Anzahl der Verhaltensdefinitionen pro Anfrage fest. Das belegt kein universelles Tokenfenster und keine unbegrenzte Trace-Grösse. Halten Sie Definitionen zweckgerichtet und Belege relevant und bewahren Sie die Zuordnung jedes zurückgegebenen Ergebnisses zu seiner Definition.\n\nDie Verhaltensergebnisse sind unabhängige Beobachtungen und keine einzelne Antwort mit exklusiver Auswahl. Frustration, eine Entschuldigung und eine vorgeschlagene Übergabe können in demselben Austausch sämtlich vorhanden sein. Ihre jeweiligen dreiteiligen Verteilungen haben innerhalb jeder Definition Bedeutung; das Addieren von Vorhandenseinswerten über unterschiedliche Verhaltensweisen erzeugt weder eine normalisierte Kategorieverteilung noch einen geordneten Rubrik-Score.\n\n### Das gewählte Profil bei seinen Ergebnissen bewahren\n\nDer Hersteller dokumentiert die Lite- und Standardnamen mit einem gemeinsamen Anfrage- und Ergebnisformat. Dieser Vertrag unterstützt die Vorbereitung von Traces und die Interpretation von Verhaltenswahrscheinlichkeiten für beide benannten Profile. Er belegt nicht, dass Lite dieselben Gewichte, dieselbe Parameteranzahl oder dieselbe Qualität wie die andere Ausgabe hat. Halten Sie das gewählte Profil bei der Ergebnisprüfung identifizierbar, statt Ergebnisse verschiedener Ausgaben stillschweigend auszutauschen.\n\nVerwenden Sie gekennzeichnete Gespräche aus der vorgesehenen Aufgabe, um Schwellenwerte für Protokollierung, Weiterleitung oder Prüfung zu wählen. Bewahren Sie hohe Nicht-beobachtbar-Ergebnisse und Grenzfallbeobachtungen zur Untersuchung und vergleichen Sie jeden scheinbaren Fehler mit dem ursprünglichen Beitrag und der Verhaltensdefinition. Das nützliche abschliessende Artefakt enthält die Kennung des Textausschnitts, die Definition, das gewählte Profil und das vollständige dreiteilige Wahrscheinlichkeitsergebnis. Ein späterer Anwendungsschritt entscheidet über den Umgang mit dieser Beobachtung; die Bewertungsausgabe von Lite führt selbst keine Übergabe aus, blockiert keine Antwort und erzeugt keine Korrektur.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "95e10d83b593fbb15b90ad626259d11cb92a466d308b5d27080812d74480d4b2", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de-ch", "methods": [ { "html": "respan/span-01-liteSpan-01 Lite ist Respans separat benanntes Profil zur Verhaltensbewertung für Textgespräche und Agenten-Traces. Es verwendet vom Aufrufer definierte Verhaltensweisen und gibt für jede Wahrscheinlichkeiten für vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar zurück, mit demselben dokumentierten Bewertungsablauf wie Span-01.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Span-01 Lite ist ein separat benanntes Modellprofil in Respans Span-01-Familie zur Verhaltensbewertung. Die Schnellstartanleitung und die Modelltabelle des Anbieters führen Lite als eines von zwei Profilen mit demselben Bewertungsablauf auf. Es erhält eine Textinteraktion und natürlichsprachliche Verhaltensdefinitionen und gibt dann für jede Definition drei Wahrscheinlichkeiten zurück: vorhanden, nicht vorhanden und nicht beobachtbar. Die nützliche Ausgabe des Profils ist ein Verhaltensdatensatz mit ausdrücklicher Unsicherheit, keine schriftliche Antwort auf das Gespräch.
Definieren Sie das Verhalten mit Worten, die zu Ihrer Aufgabe passen. Legen Sie bei einer Übergabeprüfung fest, ob damit gemeint ist, dass der Nutzer ausdrücklich nach einer Person fragt, der Assistent eine Übergabe für nötig erklärt oder eine der beiden Bedingungen zutrifft. Wenn blosse Enttäuschung nicht zählen soll, sagen Sie dies. Definieren Sie bei einer Entschuldigungsprüfung, welcher Wortlaut als Entschuldigung gilt, statt sich auf eine unklare Bezeichnung zu verlassen. Jede Definition hat eine Kennung, die der Bewerter zusammen mit ihren Wahrscheinlichkeiten zurückgibt.
Die Verhaltensmenge gehört dem Aufrufer. Beispiele wie Frustration, unbelegte Versprechen, Werkzeugmissbrauch oder wiederholte Agentenaktionen sind bereitzustellende Definitionen und keine feste Liste nativer Kategorien. Halten Sie jede Definition in der bereitgestellten Interaktion beobachtbar. Ein kurzer Ausschnitt kann klären, ob sich der Assistent entschuldigt hat, ohne Belege dafür zu liefern, dass ein externes Problem tatsächlich gelöst wurde.
Respans dokumentierte Eingabe legt vorangehende Nachrichten in span.input und den zu bewertenden Gesprächsbeitrag in span.output ab. Nachrichteninhalt ist eine Zeichenfolge. Bewahren Sie den zum Verständnis des Beitrags nötigen Kontext, einschliesslich Sprecherrollen, relevanter Nutzeranfrage und aller textlichen Belege, die der Assistent verwendet hat. Stellen Sie für eine Qualitätsprüfung den tatsächlichen Beitrag statt einer Paraphrase bereit, die das zu bewertende Verhalten entfernt.
Eine beispielhafte Prüfung kann eine Nutzernachricht über wiederholte Schwierigkeiten und eine Assistentenantwort mit einem Untersuchungsangebot verwenden. Definieren Sie Nutzerfrustration und ein Versprechen des Assistenten als getrennte Beobachtungen. Wenn ein Werkzeugergebnis für die Beurteilung wichtig ist, ob eine Behauptung belegt war, bewahren Sie dessen relevanten Text im Kontext. Die Ausgabe bewertet diese Definitionen im bereitgestellten Ausschnitt; das Modell führt die versprochene Untersuchung nicht durch und verändert das Gespräch selbst nicht.
Die Bewertungsantwort enthält die Verhaltenskennung id mit p_present, p_absent und p_not_observable, deren Summe ungefähr 1 ergibt. Nicht beobachtbar bedeutet, dass der Trace die Frage nicht beantworten kann. Es unterscheidet sich von nicht vorhanden. Bei einer Definition wie der Akzeptanz einer Lösung durch den Kunden ist ein Ausschnitt, der vor der Kundenreaktion endet, ein unvollständiger Beleg, selbst wenn die Antwort des Assistenten zuversichtlich klingt.
Bewahren Sie alle drei Werte, wenn Sie ein Ergebnis zur Prüfung vorbereiten. Eine anhand des höchsten Wertes gewählte Kategorie kann für eine Anzeige nützlich sein, doch die Verteilung erhält die Unsicherheit der Beobachtung. Schliessen Sie nicht allein aus einem niedrigen Vorhandenseinswert, dass das Verhalten definitiv nicht auftrat. Wenn fehlende Belege überwiegen, kann es nützlich sein, den relevanten Kontext einzuholen oder das Ergebnis als unbekannt zu bewahren, statt eine Erklärung zu erfinden.
Der Bewertungsablauf des Anbieters bewertet mehrere Verhaltensdefinitionen gemeinsam anhand eines Traces und gibt für jede Kennung ein Ergebnis in der Anfragereihenfolge zurück. Seine Dokumentation legt keine Grenze für die Anzahl der Verhaltensdefinitionen pro Anfrage fest. Das belegt kein universelles Tokenfenster und keine unbegrenzte Trace-Grösse. Halten Sie Definitionen zweckgerichtet und Belege relevant und bewahren Sie die Zuordnung jedes zurückgegebenen Ergebnisses zu seiner Definition.
Die Verhaltensergebnisse sind unabhängige Beobachtungen und keine einzelne Antwort mit exklusiver Auswahl. Frustration, eine Entschuldigung und eine vorgeschlagene Übergabe können in demselben Austausch sämtlich vorhanden sein. Ihre jeweiligen dreiteiligen Verteilungen haben innerhalb jeder Definition Bedeutung; das Addieren von Vorhandenseinswerten über unterschiedliche Verhaltensweisen erzeugt weder eine normalisierte Kategorieverteilung noch einen geordneten Rubrik-Score.
Der Hersteller dokumentiert die Lite- und Standardnamen mit einem gemeinsamen Anfrage- und Ergebnisformat. Dieser Vertrag unterstützt die Vorbereitung von Traces und die Interpretation von Verhaltenswahrscheinlichkeiten für beide benannten Profile. Er belegt nicht, dass Lite dieselben Gewichte, dieselbe Parameteranzahl oder dieselbe Qualität wie die andere Ausgabe hat. Halten Sie das gewählte Profil bei der Ergebnisprüfung identifizierbar, statt Ergebnisse verschiedener Ausgaben stillschweigend auszutauschen.
Verwenden Sie gekennzeichnete Gespräche aus der vorgesehenen Aufgabe, um Schwellenwerte für Protokollierung, Weiterleitung oder Prüfung zu wählen. Bewahren Sie hohe Nicht-beobachtbar-Ergebnisse und Grenzfallbeobachtungen zur Untersuchung und vergleichen Sie jeden scheinbaren Fehler mit dem ursprünglichen Beitrag und der Verhaltensdefinition. Das nützliche abschliessende Artefakt enthält die Kennung des Textausschnitts, die Definition, das gewählte Profil und das vollständige dreiteilige Wahrscheinlichkeitsergebnis. Ein späterer Anwendungsschritt entscheidet über den Umgang mit dieser Beobachtung; die Bewertungsausgabe von Lite führt selbst keine Übergabe aus, blockiert keine Antwort und erzeugt keine Korrektur.
POST /v1/systemonetextdecisions| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits respan/span-01-lite | Standard— |
Feldprovider | Typschema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldquestions | Typobject | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldsession_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldstate | Typschema | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldtrace | Typschema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Felduser | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldquestions.<id>.type | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits noul, choice, score | Standard— |
Feldquestions.<id>.instructions | Typstring|object|array | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldquestions.<id>.criteria | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: choice/score: erforderlich; noul: optional. Die Kriterien von choice sind ein Objekt; score ist ein Array mit minItems1. | Standard— |
Feldquestions.<id>.criteria.true | Typstring|object|array | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt | Standard— |
Feldquestions.<id>.criteria.false | Typstring|object|array | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Kriterienobjekt noul bereitgestellt | Standard— |
noul · Erforderlich: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Erforderlich: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Erforderlich: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, state, questions |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameteroptional_controls | Vertragprovider, session_id, trace, user |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous
Senden Sie die exakte Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "respan/span-01-lite",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='respan/span-01-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/systemone \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\njson
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Jede gelieferte Antwort zu einer Frage-ID bleibt mit ihrem exakten Typ, dem noul/choice/score-Wert, der Konfidenz, den Wahrscheinlichkeiten und der Legende erhalten. Das vollständige ursprüngliche JSON wird gespeichert und erst nach der Abrechnung zurückgegeben.
Bewahren Sie den ursprünglichen Vorgang sowie die vollständige oder teilweise Antwort auf; wiederholen Sie POST nicht.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldmodel | Typstring |
Feldid | Typstring |
Feldprovider | Typstring |
Feldanswers.<id>.type | Typstring |
Feldanswers.<id>.noul | Typnumber |
Feldanswers.<id>.choice | Typstring |
Feldanswers.<id>.score | Typnumber |
Feldanswers.<id>.confidence | Typnumber |
Feldanswers.<id>.probabilities | Typobject |
Feldanswers.<id>.legend | Typobject |
Feldusage.input_tokens | Typinteger |
Feldusage.output_tokens | Typinteger |
Feldusage.cost | Typnumber |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungUngültiges Pflichtfeld, ungültige Darstellung oder ungültiger Wert | Nächster SchrittKorrigieren Sie das angegebene Anfragefeld. |
Ailoot Ultra respan/span-01-lite
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.