Microsoft-Decision-1 è progettato per prendere decisioni sui contenuti forniti: selezionare un'etichetta, verificare una condizione o assegnare una valutazione. Microsoft ha sottoposto Qwen3.5-9B a post-addestramento per questo specifico compito di assegnazione di punteggi. Il risultato è un giudizio numerico che un'applicazione può usare direttamente, invece di una conversazione, un documento o una spiegazione scritta.
Il produttore descrive tre tipi di domande. Una domanda binaria restituisce una probabilità compresa tra 0 e 1 per una condizione definita. Una domanda di scelta seleziona un'opzione e restituisce una probabilità per ogni candidato. Una domanda di punteggio colloca un elemento su una scala ordinata e restituisce un valore ponderato per probabilità, che può cadere tra i livelli della scala.
Usa una domanda binaria quando un flusso di lavoro deve verificare una condizione, ad esempio se una risposta contiene un'azione promessa. Usa una domanda di scelta per assegnare una richiesta a una categoria nota. Usa un punteggio per ordinare una coda di revisione o valutare una risposta rispetto a una rubrica definita. Queste attività differiscono per il risultato di cui la tua applicazione ha bisogno, quindi scegli il tipo di domanda prima di preparare l'input.
Il modello legge uno stato fornito, espresso come testo o JSON, insieme a domande e istruzioni vincolate. Includi il materiale che determina la decisione e definisci i criteri in modo chiaro. Per un classificatore di ticket, fornisci il messaggio e descrizioni significative delle destinazioni consentite. Per un controllo di qualità, fornisci la risposta candidata, il compito originale e la rubrica, invece di chiedere una valutazione generica e non motivata della qualità.
Più domande possono condividere le stesse prove. Un singolo ticket può richiedere una destinazione, un livello di urgenza e una verifica dei contatti ripetuti. Mantenere queste decisioni legate allo stesso materiale fornito rende il risultato più facile da interpretare. La formulazione della domanda e la distinzione tra le opzioni restano comunque importanti: etichette sovrapposte o prove mancanti possono produrre un punteggio apparentemente preciso per un compito definito male.
Microsoft considera le probabilità come utili segnali di confidenza per decidere se agire, rimandare o chiedere una revisione. Imposta le soglie usando casi etichettati rappresentativi del tuo carico di lavoro. La soglia per accettare un'assegnazione di categoria innocua può differire da quella per un'azione in cui un falso positivo è costoso. Un'opzione esplicita di incertezza permette a un classificatore di evitare di imporre una scelta non supportata.
Per un punteggio ordinato, usa il risultato per confrontare elementi o applicare una soglia misurata; non è una valutazione assoluta della qualità convalidata in modo indipendente. Verifica se la parafrasi di una domanda o la modifica dell'ordine delle opzioni altera la decisione. Questo rende concreto il significato di un punteggio restituito per l'applicazione che lo utilizza.
Un agente può usare una decisione vincolata per scegliere la sua azione successiva, un flusso documentale può classificare il materiale in arrivo e una fase di valutazione può accettare, rivedere o inoltrare a un livello superiore un risultato generato. Microsoft descrive come applicazioni anche l'analisi degli intenti, l'instradamento degli incidenti, la pertinenza della ricerca e l'etichettatura dei dati. Un modello generativo resta il componente appropriato quando l'artefatto richiesto è un riepilogo, una spiegazione, un testo riscritto o del codice; il modello decisionale può selezionare la fase di elaborazione successiva.
Per un progetto basato su Ailoot API, parti da una decisione specifica e definisci le prove, le risposte consentite e l'azione associata a ciascun esito. Tieni conto della sensibilità documentata del modello alla formulazione e dell'assenza di una motivazione scritta. Valuta le decisioni rispetto alle etichette reali dell'attività ed esamina i casi incerti prima di considerare la confidenza come un'autorizzazione automatica ad agire.
", "aboutText": "Microsoft-Decision-1 è progettato per prendere decisioni sui contenuti forniti: selezionare un'etichetta, verificare una condizione o assegnare una valutazione. Microsoft ha sottoposto Qwen3.5-9B a post-addestramento per questo specifico compito di assegnazione di punteggi. Il risultato è un giudizio numerico che un'applicazione può usare direttamente, invece di una conversazione, un documento o una spiegazione scritta.\n\n### Scelte fisse e tipi di domanda chiari\n\nIl produttore descrive tre tipi di domande. Una domanda binaria restituisce una probabilità compresa tra 0 e 1 per una condizione definita. Una domanda di scelta seleziona un'opzione e restituisce una probabilità per ogni candidato. Una domanda di punteggio colloca un elemento su una scala ordinata e restituisce un valore ponderato per probabilità, che può cadere tra i livelli della scala.\n\nUsa una domanda binaria quando un flusso di lavoro deve verificare una condizione, ad esempio se una risposta contiene un'azione promessa. Usa una domanda di scelta per assegnare una richiesta a una categoria nota. Usa un punteggio per ordinare una coda di revisione o valutare una risposta rispetto a una rubrica definita. Queste attività differiscono per il risultato di cui la tua applicazione ha bisogno, quindi scegli il tipo di domanda prima di preparare l'input.\n\n### Preparare le prove e le opzioni\n\nIl modello legge uno stato fornito, espresso come testo o JSON, insieme a domande e istruzioni vincolate. Includi il materiale che determina la decisione e definisci i criteri in modo chiaro. Per un classificatore di ticket, fornisci il messaggio e descrizioni significative delle destinazioni consentite. Per un controllo di qualità, fornisci la risposta candidata, il compito originale e la rubrica, invece di chiedere una valutazione generica e non motivata della qualità.\n\nPiù domande possono condividere le stesse prove. Un singolo ticket può richiedere una destinazione, un livello di urgenza e una verifica dei contatti ripetuti. Mantenere queste decisioni legate allo stesso materiale fornito rende il risultato più facile da interpretare. La formulazione della domanda e la distinzione tra le opzioni restano comunque importanti: etichette sovrapposte o prove mancanti possono produrre un punteggio apparentemente preciso per un compito definito male.\n\n### Confidenza e controllo del flusso di lavoro\n\nMicrosoft considera le probabilità come utili segnali di confidenza per decidere se agire, rimandare o chiedere una revisione. Imposta le soglie usando casi etichettati rappresentativi del tuo carico di lavoro. La soglia per accettare un'assegnazione di categoria innocua può differire da quella per un'azione in cui un falso positivo è costoso. Un'opzione esplicita di incertezza permette a un classificatore di evitare di imporre una scelta non supportata.\n\nPer un punteggio ordinato, usa il risultato per confrontare elementi o applicare una soglia misurata; non è una valutazione assoluta della qualità convalidata in modo indipendente. Verifica se la parafrasi di una domanda o la modifica dell'ordine delle opzioni altera la decisione. Questo rende concreto il significato di un punteggio restituito per l'applicazione che lo utilizza.\n\n### Dove usare concretamente un modello decisionale\n\nUn agente può usare una decisione vincolata per scegliere la sua azione successiva, un flusso documentale può classificare il materiale in arrivo e una fase di valutazione può accettare, rivedere o inoltrare a un livello superiore un risultato generato. Microsoft descrive come applicazioni anche l'analisi degli intenti, l'instradamento degli incidenti, la pertinenza della ricerca e l'etichettatura dei dati. Un modello generativo resta il componente appropriato quando l'artefatto richiesto è un riepilogo, una spiegazione, un testo riscritto o del codice; il modello decisionale può selezionare la fase di elaborazione successiva.\n\nPer un progetto basato su Ailoot API, parti da una decisione specifica e definisci le prove, le risposte consentite e l'azione associata a ciascun esito. Tieni conto della sensibilità documentata del modello alla formulazione e dell'assenza di una motivazione scritta. Valuta le decisioni rispetto alle etichette reali dell'attività ed esamina i casi incerti prima di considerare la confidenza come un'autorizzazione automatica ad agire.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0e68b7c903f01be67bd7f313765a5adc6f2e1968c4d67edd84631b8e4a21ca77", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "microsoft/microsoft-decision-1Microsoft-Decision-1 è il modello di Microsoft per l'assegnazione di punteggi decisionali in attività di classificazione, instradamento, definizione delle priorità e valutazione. Legge testo o JSON forniti e restituisce probabilità, un'opzione selezionata o un punteggio ordinato, offrendo alla logica applicativa un risultato strutturato anziché prosa generata.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Microsoft-Decision-1 è progettato per prendere decisioni sui contenuti forniti: selezionare un'etichetta, verificare una condizione o assegnare una valutazione. Microsoft ha sottoposto Qwen3.5-9B a post-addestramento per questo specifico compito di assegnazione di punteggi. Il risultato è un giudizio numerico che un'applicazione può usare direttamente, invece di una conversazione, un documento o una spiegazione scritta.
Il produttore descrive tre tipi di domande. Una domanda binaria restituisce una probabilità compresa tra 0 e 1 per una condizione definita. Una domanda di scelta seleziona un'opzione e restituisce una probabilità per ogni candidato. Una domanda di punteggio colloca un elemento su una scala ordinata e restituisce un valore ponderato per probabilità, che può cadere tra i livelli della scala.
Usa una domanda binaria quando un flusso di lavoro deve verificare una condizione, ad esempio se una risposta contiene un'azione promessa. Usa una domanda di scelta per assegnare una richiesta a una categoria nota. Usa un punteggio per ordinare una coda di revisione o valutare una risposta rispetto a una rubrica definita. Queste attività differiscono per il risultato di cui la tua applicazione ha bisogno, quindi scegli il tipo di domanda prima di preparare l'input.
Il modello legge uno stato fornito, espresso come testo o JSON, insieme a domande e istruzioni vincolate. Includi il materiale che determina la decisione e definisci i criteri in modo chiaro. Per un classificatore di ticket, fornisci il messaggio e descrizioni significative delle destinazioni consentite. Per un controllo di qualità, fornisci la risposta candidata, il compito originale e la rubrica, invece di chiedere una valutazione generica e non motivata della qualità.
Più domande possono condividere le stesse prove. Un singolo ticket può richiedere una destinazione, un livello di urgenza e una verifica dei contatti ripetuti. Mantenere queste decisioni legate allo stesso materiale fornito rende il risultato più facile da interpretare. La formulazione della domanda e la distinzione tra le opzioni restano comunque importanti: etichette sovrapposte o prove mancanti possono produrre un punteggio apparentemente preciso per un compito definito male.
Microsoft considera le probabilità come utili segnali di confidenza per decidere se agire, rimandare o chiedere una revisione. Imposta le soglie usando casi etichettati rappresentativi del tuo carico di lavoro. La soglia per accettare un'assegnazione di categoria innocua può differire da quella per un'azione in cui un falso positivo è costoso. Un'opzione esplicita di incertezza permette a un classificatore di evitare di imporre una scelta non supportata.
Per un punteggio ordinato, usa il risultato per confrontare elementi o applicare una soglia misurata; non è una valutazione assoluta della qualità convalidata in modo indipendente. Verifica se la parafrasi di una domanda o la modifica dell'ordine delle opzioni altera la decisione. Questo rende concreto il significato di un punteggio restituito per l'applicazione che lo utilizza.
Un agente può usare una decisione vincolata per scegliere la sua azione successiva, un flusso documentale può classificare il materiale in arrivo e una fase di valutazione può accettare, rivedere o inoltrare a un livello superiore un risultato generato. Microsoft descrive come applicazioni anche l'analisi degli intenti, l'instradamento degli incidenti, la pertinenza della ricerca e l'etichettatura dei dati. Un modello generativo resta il componente appropriato quando l'artefatto richiesto è un riepilogo, una spiegazione, un testo riscritto o del codice; il modello decisionale può selezionare la fase di elaborazione successiva.
Per un progetto basato su Ailoot API, parti da una decisione specifica e definisci le prove, le risposte consentite e l'azione associata a ciascun esito. Tieni conto della sensibilità documentata del modello alla formulazione e dell'assenza di una motivazione scritta. Valuta le decisioni rispetto alle etichette reali dell'attività ed esamina i casi incerti prima di considerare la confidenza come un'autorizzazione automatica ad agire.
POST /v1/systemonetextdecisions| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti microsoft/microsoft-decision-1 | Predefinito— |
Campoprovider | Tiposchema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions | Tipoobject | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camposession_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostate | Tiposchema | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotrace | Tiposchema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campouser | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.type | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti noul, choice, score | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.instructions | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: choice/score: obbligatori; noul: facoltativo. I criteri di choice sono un oggetto; score è un array con minItems1. | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria.true | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Oggetto criteria noul fornito | Predefinito— |
Campoquestions.<id>.criteria.false | Tipostring|object|array | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Oggetto criteria noul fornito | Predefinito— |
noul · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Obbligatorio: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, state, questions |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider, session_id, trace, user |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous
Invia l'ID esatto del modello e conserva l'intera risposta nativa.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000084 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.000084 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "microsoft/microsoft-decision-1",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='microsoft/microsoft-decision-1'\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 ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Viene conservata ogni risposta associata all'ID della domanda fornito, con il tipo esatto, il valore noul/choice/score, la confidenza, le probabilità e la legenda. L'intero JSON originale viene memorizzato e restituito solo dopo il conguaglio dell'addebito.
Conserva l'operazione originale e la risposta completa o parziale; non ripetere 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 |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampo obbligatorio, rappresentazione o valore non valido | Passaggio successivoCorreggi il campo della richiesta indicato. |
Ailoot Ultra microsoft/microsoft-decision-1
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.