Drex 1.5 es el modelo de decisión textual de Nace.AI. Evalúa hechos proporcionados respecto a preguntas cerradas y devuelve respuestas numéricas de tipos definidos, en lugar de una respuesta escrita abierta. Una solicitud combina un estado con preguntas identificadas por nombre, y el resultado identifica cada respuesta con el mismo nombre de pregunta. Esto aporta al flujo de trabajo una categoría, una probabilidad o una posición concreta en una rúbrica que puede utilizar, dejando en manos de la aplicación la acción que se tome sobre ese resultado.
El estado es la información a la que se refiere cada pregunta. Drex acepta una cadena JSON, un objeto, un array, un número, un booleano o null; el campo state es obligatorio. Proporciona evidencia significativa aunque null supere la validación del productor. Una cadena resulta adecuada para un mensaje, documento o transcripción; un objeto, para hechos ya organizados en campos. Conserva la información que afecte a la decisión y omite los campos sin relación cuando el material sea largo. Mantén un formato de entrada estable al interpretar los umbrales de probabilidad, porque cambiar la representación puede cambiar la respuesta.
Drex 1.5 solo lee texto. La interfaz documentada rechaza imágenes, audio, vídeo y contenido PDF tanto en el estado como en las preguntas, incluidos los medios codificados y los objetos de contenido multimedia. Prepara una descripción, texto reconocido del documento o una transcripción antes de utilizar ese material como evidencia. Una dirección en texto no es un documento ni una imagen recuperados: el modelo no puede abrirla. Para una solicitud de soporte, el estado útil es el mensaje real y el contexto pertinente, no una referencia a material que el modelo no ha recibido.
Una pregunta noul consulta si se cumple una condición y devuelve un número entre 0 y 1 que representa la probabilidad estimada de sí. Define la pregunta mediante instrucciones no vacías o al menos un criterio de verdadero/falso no vacío. Por ejemplo, pregunta si un mensaje comunica una función averiada y define si un funcionamiento lento cuenta como avería. Drex no impone un umbral de sí/no incorporado; el flujo que utiliza el resultado elige cómo interpretar la probabilidad.
Una pregunta choice selecciona una etiqueta proporcionada de un conjunto sin orden y devuelve una probabilidad para cada etiqueta. Los criterios son un objeto cuyas claves son las etiquetas devueltas, con cada descripción como cadena o null. Utiliza claves cortas y estables y describe claramente los límites de las categorías. Una tarea ilustrativa de asignación puede distinguir entre un problema de acceso, un defecto del producto y una pregunta general, con una categoría other para mensajes que no encajen. La etiqueta seleccionada es útil para la asignación; la distribución ayuda a identificar casos en los que sigue siendo difícil separar dos opciones.
Una pregunta score utiliza un array ordenado de etiquetas de nivel. Los índices comienzan en 0 y la puntuación devuelta es la suma de cada índice de nivel multiplicado por su probabilidad. Por tanto, puede quedar entre los niveles con nombre. Para una escala de gravedad, define qué distingue un problema estético, un problema con una solución alternativa y una tarea totalmente bloqueada. El resultado incluye la leyenda de niveles y las probabilidades, además de la puntuación esperada. Conserva la puntuación fraccionaria para medias o tendencias; seleccionar el nivel más probable y redondear la puntuación esperada responde a preguntas diferentes.
El productor permite entre una y 512 preguntas sobre el mismo estado. Asigna a cada una un identificador significativo y no vacío, como category o severity, para que la respuesta correspondiente se entienda sin buscar una pregunta numerada. Separa los aspectos independientes en sus propias preguntas, en lugar de combinar varios requisitos en un criterio poco claro. Un solo mensaje puede sustentar una elección de categoría, una puntuación de gravedad y una comprobación de condición, manteniendo cada una su propio significado.
Las respuestas choice y score incluyen la confianza por separado de sus distribuciones de probabilidad. El productor distingue expresamente la confianza de la probabilidad más alta de una opción; no calcules una a partir de la otra. Para una decisión de sí/no, conserva la probabilidad en bruto junto con el resultado elegido. Para una elección incierta, examina las probabilidades competidoras, en lugar de tratar únicamente la etiqueta ganadora como evidencia de certeza. Define los umbrales de revisión en función de las consecuencias de un resultado positivo o negativo erróneo y utiliza casos etiquetados representativos para evaluarlos.
Drex 1.5 documenta un límite de estado de 131.072 tokens y un límite de fila de 139.264 tokens. El límite de fila se refiere al estado más la pregunta individual más larga, incluidas sus instrucciones y opciones; no es la suma de todas las preguntas de la solicitud. El estado y las preguntas serializados juntos también deben caber en 1.048.576 bytes UTF-8. Una solicitud puede cumplir el límite de bytes y aun así superar un límite de tokens. La edición anterior 1.0 indica por separado 32.768 tokens tanto para el estado como para la fila, por lo que sus límites no deben trasladarse a 1.5.
Nace documenta drex-v1.5 como identificador versionado del productor, mientras que drex-latest es un alias que cambia con las versiones. Mantén explícita la edición prevista cuando un flujo dependa de sus límites. Una pregunta mal formada, un estado ausente o una entrada demasiado grande son problemas de validación que necesitan una entrada corregida, no una categoría cambiada ni una respuesta adivinada. Prepara los criterios en torno a evidencia observable y conserva juntos el resultado de tipo definido, los hechos originales y la definición de la pregunta. Esto permite utilizar la decisión para asignación, priorización o revisión sin confundir una probabilidad con un veredicto garantizado.
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Conserva la información que afecte a la decisión y omite los campos sin relación cuando el material sea largo. Mantén un formato de entrada estable al interpretar los umbrales de probabilidad, porque cambiar la representación puede cambiar la respuesta.\n\nDrex 1.5 solo lee texto. La interfaz documentada rechaza imágenes, audio, vídeo y contenido PDF tanto en el estado como en las preguntas, incluidos los medios codificados y los objetos de contenido multimedia. Prepara una descripción, texto reconocido del documento o una transcripción antes de utilizar ese material como evidencia. Una dirección en texto no es un documento ni una imagen recuperados: el modelo no puede abrirla. Para una solicitud de soporte, el estado útil es el mensaje real y el contexto pertinente, no una referencia a material que el modelo no ha recibido.\n\n### Probabilidad de sí/no, elección o puntuación\n\nUna pregunta noul consulta si se cumple una condición y devuelve un número entre 0 y 1 que representa la probabilidad estimada de sí. Define la pregunta mediante instrucciones no vacías o al menos un criterio de verdadero/falso no vacío. Por ejemplo, pregunta si un mensaje comunica una función averiada y define si un funcionamiento lento cuenta como avería. Drex no impone un umbral de sí/no incorporado; el flujo que utiliza el resultado elige cómo interpretar la probabilidad.\n\nUna pregunta choice selecciona una etiqueta proporcionada de un conjunto sin orden y devuelve una probabilidad para cada etiqueta. Los criterios son un objeto cuyas claves son las etiquetas devueltas, con cada descripción como cadena o null. Utiliza claves cortas y estables y describe claramente los límites de las categorías. Una tarea ilustrativa de asignación puede distinguir entre un problema de acceso, un defecto del producto y una pregunta general, con una categoría other para mensajes que no encajen. La etiqueta seleccionada es útil para la asignación; la distribución ayuda a identificar casos en los que sigue siendo difícil separar dos opciones.\n\nUna pregunta score utiliza un array ordenado de etiquetas de nivel. Los índices comienzan en 0 y la puntuación devuelta es la suma de cada índice de nivel multiplicado por su probabilidad. Por tanto, puede quedar entre los niveles con nombre. Para una escala de gravedad, define qué distingue un problema estético, un problema con una solución alternativa y una tarea totalmente bloqueada. El resultado incluye la leyenda de niveles y las probabilidades, además de la puntuación esperada. Conserva la puntuación fraccionaria para medias o tendencias; seleccionar el nivel más probable y redondear la puntuación esperada responde a preguntas diferentes.\n\n### Evidencia compartida y lectura del resultado\n\nEl productor permite entre una y 512 preguntas sobre el mismo estado. Asigna a cada una un identificador significativo y no vacío, como category o severity, para que la respuesta correspondiente se entienda sin buscar una pregunta numerada. Separa los aspectos independientes en sus propias preguntas, en lugar de combinar varios requisitos en un criterio poco claro. Un solo mensaje puede sustentar una elección de categoría, una puntuación de gravedad y una comprobación de condición, manteniendo cada una su propio significado.\n\nLas respuestas choice y score incluyen la confianza por separado de sus distribuciones de probabilidad. El productor distingue expresamente la confianza de la probabilidad más alta de una opción; no calcules una a partir de la otra. Para una decisión de sí/no, conserva la probabilidad en bruto junto con el resultado elegido. Para una elección incierta, examina las probabilidades competidoras, en lugar de tratar únicamente la etiqueta ganadora como evidencia de certeza. Define los umbrales de revisión en función de las consecuencias de un resultado positivo o negativo erróneo y utiliza casos etiquetados representativos para evaluarlos.\n\n### Versión y límites de tamaño\n\nDrex 1.5 documenta un límite de estado de 131.072 tokens y un límite de fila de 139.264 tokens. El límite de fila se refiere al estado más la pregunta individual más larga, incluidas sus instrucciones y opciones; no es la suma de todas las preguntas de la solicitud. El estado y las preguntas serializados juntos también deben caber en 1.048.576 bytes UTF-8. Una solicitud puede cumplir el límite de bytes y aun así superar un límite de tokens. La edición anterior 1.0 indica por separado 32.768 tokens tanto para el estado como para la fila, por lo que sus límites no deben trasladarse a 1.5.\n\nNace documenta drex-v1.5 como identificador versionado del productor, mientras que drex-latest es un alias que cambia con las versiones. Mantén explícita la edición prevista cuando un flujo dependa de sus límites. Una pregunta mal formada, un estado ausente o una entrada demasiado grande son problemas de validación que necesitan una entrada corregida, no una categoría cambiada ni una respuesta adivinada. Prepara los criterios en torno a evidencia observable y conserva juntos el resultado de tipo definido, los hechos originales y la definición de la pregunta. Esto permite utilizar la decisión para asignación, priorización o revisión sin confundir una probabilidad con un veredicto garantizado.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "e33d1d0e1776f955318c8000685bbfcb54062b26151978ce065a4de119c2168d", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "es", "methods": [ { "html": "nace-ai/drex-v1.5Drex 1.5 evalúa texto o JSON proporcionados respecto a preguntas de tipos definidos y devuelve probabilidades, una etiqueta elegida o una puntuación fraccionaria según una rúbrica. Nace.AI documenta decisiones exclusivamente textuales para clasificación, asignación y priorización, con límites de estado y solicitud específicos de la versión.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Drex 1.5 es el modelo de decisión textual de Nace.AI. Evalúa hechos proporcionados respecto a preguntas cerradas y devuelve respuestas numéricas de tipos definidos, en lugar de una respuesta escrita abierta. Una solicitud combina un estado con preguntas identificadas por nombre, y el resultado identifica cada respuesta con el mismo nombre de pregunta. Esto aporta al flujo de trabajo una categoría, una probabilidad o una posición concreta en una rúbrica que puede utilizar, dejando en manos de la aplicación la acción que se tome sobre ese resultado.
El estado es la información a la que se refiere cada pregunta. Drex acepta una cadena JSON, un objeto, un array, un número, un booleano o null; el campo state es obligatorio. Proporciona evidencia significativa aunque null supere la validación del productor. Una cadena resulta adecuada para un mensaje, documento o transcripción; un objeto, para hechos ya organizados en campos. Conserva la información que afecte a la decisión y omite los campos sin relación cuando el material sea largo. Mantén un formato de entrada estable al interpretar los umbrales de probabilidad, porque cambiar la representación puede cambiar la respuesta.
Drex 1.5 solo lee texto. La interfaz documentada rechaza imágenes, audio, vídeo y contenido PDF tanto en el estado como en las preguntas, incluidos los medios codificados y los objetos de contenido multimedia. Prepara una descripción, texto reconocido del documento o una transcripción antes de utilizar ese material como evidencia. Una dirección en texto no es un documento ni una imagen recuperados: el modelo no puede abrirla. Para una solicitud de soporte, el estado útil es el mensaje real y el contexto pertinente, no una referencia a material que el modelo no ha recibido.
Una pregunta noul consulta si se cumple una condición y devuelve un número entre 0 y 1 que representa la probabilidad estimada de sí. Define la pregunta mediante instrucciones no vacías o al menos un criterio de verdadero/falso no vacío. Por ejemplo, pregunta si un mensaje comunica una función averiada y define si un funcionamiento lento cuenta como avería. Drex no impone un umbral de sí/no incorporado; el flujo que utiliza el resultado elige cómo interpretar la probabilidad.
Una pregunta choice selecciona una etiqueta proporcionada de un conjunto sin orden y devuelve una probabilidad para cada etiqueta. Los criterios son un objeto cuyas claves son las etiquetas devueltas, con cada descripción como cadena o null. Utiliza claves cortas y estables y describe claramente los límites de las categorías. Una tarea ilustrativa de asignación puede distinguir entre un problema de acceso, un defecto del producto y una pregunta general, con una categoría other para mensajes que no encajen. La etiqueta seleccionada es útil para la asignación; la distribución ayuda a identificar casos en los que sigue siendo difícil separar dos opciones.
Una pregunta score utiliza un array ordenado de etiquetas de nivel. Los índices comienzan en 0 y la puntuación devuelta es la suma de cada índice de nivel multiplicado por su probabilidad. Por tanto, puede quedar entre los niveles con nombre. Para una escala de gravedad, define qué distingue un problema estético, un problema con una solución alternativa y una tarea totalmente bloqueada. El resultado incluye la leyenda de niveles y las probabilidades, además de la puntuación esperada. Conserva la puntuación fraccionaria para medias o tendencias; seleccionar el nivel más probable y redondear la puntuación esperada responde a preguntas diferentes.
El productor permite entre una y 512 preguntas sobre el mismo estado. Asigna a cada una un identificador significativo y no vacío, como category o severity, para que la respuesta correspondiente se entienda sin buscar una pregunta numerada. Separa los aspectos independientes en sus propias preguntas, en lugar de combinar varios requisitos en un criterio poco claro. Un solo mensaje puede sustentar una elección de categoría, una puntuación de gravedad y una comprobación de condición, manteniendo cada una su propio significado.
Las respuestas choice y score incluyen la confianza por separado de sus distribuciones de probabilidad. El productor distingue expresamente la confianza de la probabilidad más alta de una opción; no calcules una a partir de la otra. Para una decisión de sí/no, conserva la probabilidad en bruto junto con el resultado elegido. Para una elección incierta, examina las probabilidades competidoras, en lugar de tratar únicamente la etiqueta ganadora como evidencia de certeza. Define los umbrales de revisión en función de las consecuencias de un resultado positivo o negativo erróneo y utiliza casos etiquetados representativos para evaluarlos.
Drex 1.5 documenta un límite de estado de 131.072 tokens y un límite de fila de 139.264 tokens. El límite de fila se refiere al estado más la pregunta individual más larga, incluidas sus instrucciones y opciones; no es la suma de todas las preguntas de la solicitud. El estado y las preguntas serializados juntos también deben caber en 1.048.576 bytes UTF-8. Una solicitud puede cumplir el límite de bytes y aun así superar un límite de tokens. La edición anterior 1.0 indica por separado 32.768 tokens tanto para el estado como para la fila, por lo que sus límites no deben trasladarse a 1.5.
Nace documenta drex-v1.5 como identificador versionado del productor, mientras que drex-latest es un alias que cambia con las versiones. Mantén explícita la edición prevista cuando un flujo dependa de sus límites. Una pregunta mal formada, un estado ausente o una entrada demasiado grande son problemas de validación que necesitan una entrada corregida, no una categoría cambiada ni una respuesta adivinada. Prepara los criterios en torno a evidencia observable y conserva juntos el resultado de tipo definido, los hechos originales y la definición de la pregunta. Esto permite utilizar la decisión para asignación, priorización o revisión sin confundir una probabilidad con un veredicto garantizado.
POST /v1/systemonetextdecisions| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites nace-ai/drex-v1.5 | Predeterminado— |
Campoprovider | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campoquestions | Tipoobject | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposession_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostate | Tiposchema | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotrace | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campoquestions.<id>.type | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites noul, choice, score | Predeterminado— |
Campoquestions.<id>.instructions | Tipostring|object|array | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campoquestions.<id>.criteria | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: choice/score: obligatorios; noul: opcional. Los criterios de choice son un objeto; score es una lista con minItems1. | Predeterminado— |
Campoquestions.<id>.criteria.true | Tipostring|object|array | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: Se ha proporcionado un objeto de criterios noul | Predeterminado— |
Campoquestions.<id>.criteria.false | Tipostring|object|array | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: Se ha proporcionado un objeto de criterios noul | Predeterminado— |
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
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, state, questions |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrooptional_controls | Contratoprovider, session_id, trace, user |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous
Envía el ID exacto del modelo y conserva la respuesta nativa completa.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.00008 / 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 $0.00008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "nace-ai/drex-v1.5",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='nace-ai/drex-v1.5'\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
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 solo se devuelve tras la liquidación.
Conserva la operación original y la respuesta completa o parcial; no repitas el POST.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campomodel | Tipostring |
Campoid | Tipostring |
Campoprovider | Tipostring |
Campoanswers.<id>.type | Tipostring |
Campoanswers.<id>.noul | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.choice | Tipostring |
Campoanswers.<id>.score | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.confidence | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.probabilities | Tipoobject |
Campoanswers.<id>.legend | Tipoobject |
Campousage.input_tokens | Tipointeger |
Campousage.output_tokens | Tipointeger |
Campousage.cost | Tiponumber |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampo obligatorio, representación o valor no válido | Siguiente pasoCorrige el campo indicado de la solicitud. |
Ailoot Ultra nace-ai/drex-v1.5
Usa las rutas de método indicadas arriba.