Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/
Language: es-mx

# Microsoft: Microsoft-Decision-1

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/facts.json)

## [Microsoft: Microsoft-Decision-1](https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/)

Microsoft-Decision-1 es el modelo de puntuación de decisiones de Microsoft para clasificación, asignación, priorización y evaluación. Lee texto o JSON proporcionados y devuelve probabilidades, una opción seleccionada o una puntuación ordenada, aportando a la lógica de la aplicación un resultado estructurado en lugar de prosa generada.

- [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/es-mx/microsoft-microsoft-decision-1/#method-0)

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Microsoft-Decision-1 está creado para decidir sobre contenido proporcionado: seleccionar una etiqueta, comprobar una condición o asignar una valoración. Microsoft posentrenó Qwen3.5-9B para esta tarea específica de puntuación. El resultado es un juicio numérico que una aplicación puede utilizar directamente, en lugar de una conversación, un documento o una explicación escrita.

#### Opciones fijas y tipos de pregunta claros

El fabricante describe tres clases de preguntas. Una pregunta binaria devuelve una probabilidad entre 0 y 1 para una condición definida. Una pregunta de elección selecciona una opción y devuelve una probabilidad para cada candidata. Una pregunta de puntuación sitúa un elemento en una escala ordenada y devuelve un valor ponderado por probabilidad, que puede quedar entre los niveles de la escala.

Utiliza una pregunta binaria cuando un flujo de trabajo necesite comprobar una condición, como si una respuesta contiene una acción prometida. Utiliza una pregunta de elección para asignar una solicitud a una categoría conocida. Utiliza una puntuación para ordenar una cola de revisión o valorar una respuesta según una rúbrica definida. Estas tareas difieren en el resultado que necesita tu aplicación, así que selecciona el tipo de pregunta antes de preparar la entrada.

#### Preparación de la evidencia y las opciones

El modelo lee un estado proporcionado, expresado como texto o JSON, junto con preguntas e instrucciones acotadas. Incluye el material que determina la decisión y define los criterios con claridad. Para un clasificador de tickets, proporciona el mensaje y descripciones significativas de los destinos permitidos. Para una comprobación de calidad, proporciona la respuesta candidata, la tarea original y la rúbrica, en lugar de pedir una valoración general de calidad sin explicación.

Varias preguntas pueden compartir la misma evidencia. Un solo ticket puede necesitar un destino, un nivel de urgencia y una comprobación de contactos repetidos. Mantener esas decisiones vinculadas al mismo material proporcionado facilita la interpretación del resultado. La formulación de la pregunta y la distinción entre opciones siguen siendo relevantes: unas etiquetas que se solapen o la falta de evidencia pueden producir una puntuación aparentemente precisa para una tarea mal definida.

#### Confianza y control del flujo de trabajo

Microsoft considera las probabilidades señales útiles de confianza para decidir si actuar, aplazar o pedir una revisión. Establece umbrales utilizando casos etiquetados representativos de tu propia carga de trabajo. El umbral para aceptar una asignación inocua de categoría puede diferir del umbral para una acción con un falso positivo costoso. Una opción explícita de incertidumbre permite que un clasificador evite forzar una elección sin respaldo.

Para una puntuación ordenada, utiliza el resultado para comparar elementos o aplicar un umbral medido; no es una valoración absoluta de calidad validada de forma independiente. Comprueba si reformular una pregunta o cambiar el orden de las opciones altera la decisión. Esto concreta el significado de una puntuación devuelta para la aplicación que la utiliza.

#### Usos prácticos de un modelo de decisión

Un agente puede utilizar una decisión acotada para elegir su siguiente acción, un flujo documental puede clasificar el material entrante y un paso de evaluación puede aceptar, revisar o escalar un resultado generado. Microsoft también describe como aplicaciones el análisis de intenciones, la asignación de incidentes, la relevancia de búsqueda y el etiquetado de datos. Un modelo generativo sigue siendo el componente adecuado cuando el artefacto requerido es un resumen, una explicación, un texto reescrito o código; el modelo de decisión puede seleccionar el siguiente paso de procesamiento.

Para un proyecto con la API de Ailoot, empieza por una decisión específica y define la evidencia, las respuestas permitidas y la acción asociada a cada resultado. Ten en cuenta la sensibilidad documentada del modelo a la formulación y su falta de una justificación escrita. Evalúa las decisiones frente a las etiquetas reales de la tarea y examina los casos inciertos antes de tratar la confianza como permiso automático para actuar.

**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `microsoft/microsoft-decision-1`

[`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone)

Microsoft /`microsoft/microsoft-decision-1`

### Inicio

Microsoft-Decision-1 es el modelo de puntuación de decisiones de Microsoft para clasificación, asignación, priorización y evaluación. Lee texto o JSON proporcionados y devuelve probabilidades, una opción seleccionada o una puntuación ordenada, aportando a la lógica de la aplicación un resultado estructurado en lugar de prosa generada.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

decisions

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone`

Entrada

`text`

Salida

`decisions`

Formato de salida

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites microsoft/microsoft-decision-1 | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`questions` | Tipo`object` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`session_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`state` | Tipo`schema` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`trace` | Tipo`schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`user` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`questions.<id>.type` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites noul, choice, score | Predeterminado— |
| Campo`questions.<id>.instructions` | Tipo`string\|object\|array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`questions.<id>.criteria` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: choice/score: obligatorios; noul: opcional. Los criterios de choice son un objeto; score es un arreglo con minItems1. | Predeterminado— |
| Campo`questions.<id>.criteria.true` | Tipo`string\|object\|array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: Se proporcionó el objeto de criterios noul | Predeterminado— |
| Campo`questions.<id>.criteria.false` | Tipo`string\|object\|array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: Se proporcionó el objeto de criterios noul | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**noul** · Obligatorio: state, questions.\<id\>.type=noul, questions.\<id\>.instructions

**choice** · Obligatorio: state, questions.\<id\>.type=choice, questions.\<id\>.instructions, criteria object

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

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, state, questions |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider, session\_id, trace, user |
| Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Ciclo de vida: `synchronous`

Envía el ID exacto del modelo y conserva la respuesta nativa completa.

### Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast

Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000084** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000084** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · System One

Estructura oficial de solicitud conservada; ejemplo de documentaciónUsa el material real de tu solicitud y conserva el resultado completo

```json
{
  "model": "microsoft/microsoft-decision-1",
  "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."
  }
}
```

```bash
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']='microsoft/microsoft-decision-1'
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
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · System One

json

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Se conserva cada respuesta al ID de pregunta proporcionado con su tipo exacto, valor noul/choice/score, confianza, probabilidades y leyenda. El JSON original completo se almacena y devuelve únicamente después de liquidar el cargo.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva la operación original y la respuesta completa o parcial; no repitas el POST.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`provider` | Tipostring |
| Campo`answers.<id>.type` | Tipostring |
| Campo`answers.<id>.noul` | Tiponumber |
| Campo`answers.<id>.choice` | Tipostring |
| Campo`answers.<id>.score` | Tiponumber |
| Campo`answers.<id>.confidence` | Tiponumber |
| Campo`answers.<id>.probabilities` | Tipoobject |
| Campo`answers.<id>.legend` | Tipoobject |
| Campo`usage.input_tokens` | Tipointeger |
| Campo`usage.output_tokens` | Tipointeger |
| Campo`usage.cost` | Tiponumber |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampo obligatorio, representación o valor no válido | Siguiente pasoCorrige el campo indicado de la solicitud. |

### Alias

#### Alias del modelo

**Ailoot Ultra** [`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone)

FAQ · Microsoft: Microsoft-Decision-1

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/systemone` · `microsoft/microsoft-decision-1`: `text` → `decisions`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/systemone` · `microsoft/microsoft-decision-1`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user`

Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación.

## La empresa y su cartera de proyectos

La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.

## Compra tokens con descuento.

Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens.

Suscripción

Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales.

Código de hasta el 50%

Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente.

Gasto en el historial

Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición.

[Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/)

## Conecta la API al producto que vendes.

SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso.

Aplicación comercial

Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio.

Licencia para revendedores

Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa.

Documentos en la web

La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar.

[Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx)

## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos





Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI.





La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.





Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.
