Mercury Decide는 제공된 근거에 대한 구조화된 결정을 위한 Inception의 모델입니다. 공유 상태(state)와 이름이 붙은 질문을 결합해, 확률이 포함된 유형 지정 답변을 반환합니다. 결과는 선택된 범주, 예/아니요 확률 추정치, 정의된 척도상의 위치일 수 있습니다. 이 프로필은 소프트웨어가 해석할 수 있는 범위가 정해진 결정을 제공하며, 문서화된 인터페이스는 자유 형식 채팅 답변을 생성하지 않습니다.
제작사의 요청에는 모델, 상태, 비어 있지 않은 질문 맵이 들어 있습니다. 질문 이름은 답변 맵에서도 그대로 유지됩니다. 각 질문을 판단하는 데 필요한 정보를 제공하고, category, priority, needs_follow_up처럼 워크플로가 사용하는 결과를 중심으로 질문 이름을 정하세요. 여러 질문은 같은 근거를 독립적으로 평가합니다. 한 요청에 함께 들어 있다고 해서 나중 질문이 앞 질문의 답에 의존하게 되지는 않습니다.
Inception의 예시는 상태에 JSON 객체를 사용합니다. 가이드는 상태, 지시문, 기준 설명에 문자열, 객체, 배열도 허용하며, 지시문은 선택 사항이거나 null일 수 있습니다. 근거가 이미 필드로 구성되어 있다면 유용한 구조를 보존하고, 텍스트를 제공할 때는 문서나 메시지를 식별할 수 있게 유지하세요. 고객 지원 사례에서는 누락된 맥락을 추론해 달라고 요청하는 대신 실제 요청과 관련 사실을 포함하세요.
noul 질문은 예/아니요 조건을 나타냅니다. 출력은 긍정 답이 해당할 확률로, 0에서 1 사이의 값입니다. 선택 사항인 참/거짓 설명으로 질문의 각 쪽에 무엇이 해당하는지 지정할 수 있습니다. 예를 들어 메시지가 교체를 명시적으로 요청하는지 묻고, 이를 물품에 대한 일반적인 불만과 구분하세요. 확률은 수치 판단을 제공하며, 임계값과 그에 따른 워크플로 동작은 애플리케이션이 정합니다.
조건은 근거로 판가름할 수 있을 만큼 좁게 유지하세요. 한 질문에 사용자가 도움을 원하는지, 물품에 결함이 있는지, 사안이 긴급한지가 섞여 있다면 각 조건을 분리하세요. 반환된 확률을 질문 정의와 함께 보존해, 나중에 검토하는 사람이 그 숫자가 실제로 무엇을 측정하는지 알 수 있게 하세요.
Choice 질문은 선택지 이름과 설명 1–255개로 이루어진 맵을 사용하며, 설명은 null일 수 있습니다. 반환되는 choice는 제공된 선택지 중 확률이 가장 높은 것입니다. 결과에는 모든 선택지의 확률과 신뢰도도 포함됩니다. 범주마다 뚜렷이 구별되는 의미를 정의하고, 일부 입력이 특정 선택지 밖에 놓일 경우에 대비해 대체 범주를 포함하세요. 짧은 출력 키로 범주를 식별하고, 더 자세한 설명으로 범주 간 경계를 정할 수 있습니다.
라우팅 지침에서는 접근 문제, 제품 질문, 결함 보고를 구분할 수 있습니다. 각 선택지의 의미를 서술하고 라우팅이 필요한 메시지를 제공하세요. 출력은 분포가 포함된 선택 범주이며, 이미 대기열을 변경했거나 다른 시스템에 연락한 지시가 아닙니다. 사례가 모호할 때는 이긴 레이블을 확실성의 증거로 해석하지 말고 경쟁하는 확률들을 살펴보세요.
Score 질문은 단계 설명 1–10개로 이루어진 순서형 배열을 사용하며, 단계는 0부터 시작합니다. 점수는 단계 인덱스의 확률 가중 평균이므로 단계 사이의 값이 될 수 있습니다. 답변에는 범례, 단계별 확률, 신뢰도가 담깁니다. 즉각적인 영향 없음, 쓸 만한 대안이 있는 문제, 작업이 완전히 막힘처럼 순서와 각 단계의 기준을 정의하세요.
소수점 기대 점수는 우선순위 지정이나 집계에 유용합니다. 이는 가장 가능성 높은 단일 단계를 고르는 것과는 다릅니다. 점수가 관련 없는 척도로 해석되지 않도록 숫자와 함께 범례를 보관하세요. Choice와 Score의 신뢰도는 0에서 1 사이의 값으로 별도 보고됩니다. 관련 가이드는 이를 가장 큰 선택지 확률과 같은 값으로 정의하지 않으며, 이를 재구성하는 보편적인 공식도 제공하지 않습니다.
하나의 근거로 범주, 긴급도, 조건에 관한 독립적인 질문을 모두 처리할 수 있습니다. 문서 검토 작업에서는 필수 주제가 있는지 묻고, 범주를 고르고, 설명된 단계에 따라 관련성 등급을 매길 수 있습니다. 상태에 있는 원천 자료만 사용하고, 기준은 워크플로가 다음에 필요로 하는 결정에 연결하세요. 어떤 동작에 이전 결과가 필요하다면, 질문들이 숨은 순서를 이룬다고 가정하지 말고 그 결과를 다음 단계의 근거에 명시적으로 넣으세요.
응답은 모델 이름과, 제공된 질문 이름을 키로 하는 answers 맵을 반환합니다. Choice 확률은 선택지 이름을 키로 사용하고, Score 확률은 문자열 인덱스를 사용하며 범례가 그 인덱스를 설명합니다. 상태 식별자, 질문 정의, 유형 지정 답변을 서로 연결해 두세요. 그러면 근거가 된 사실과 분리된 숫자가 아니라, 해석 가능한 분류나 등급 산출물이 만들어집니다.
Inception은 Mercury Decide를 전용 결정 인터페이스를 통해 문서화합니다. 이 모델은 제조사의 채팅 완성, 스트리밍, 도구 호출 인터페이스를 지원하지 않으므로, Mercury의 추론, 음성, 코드 생성 프로필이 가진 기능을 이 모델에 옮겨 적용해서는 안 됩니다. 결정 가이드는 선택지 수와 단계 수를 명시하지만, 상태 토큰 수 한도나 질문 수 상한은 수치로 제시하지 않습니다. 공유 근거는 평가 대상 질문에 집중시키세요.
대상 작업의 대표적인 레이블 지정 자료로 확률과 범주 경계를 평가하세요. 경계선상의 답변은 상태와 대조해 검토하고, 누락된 정보는 지어낸 사실로 대체하지 말고 누락된 것으로 남겨 두세요. 유용한 Mercury Decide 결과는 폐쇄형 결정, 그 확률, 그리고 이를 이해하는 데 필요한 정의를 제공합니다. 그 결과가 라우팅, 우선순위 지정, 검토 결과로 어떻게 이어질지는 주변 애플리케이션이 결정합니다.
", "aboutText": "Mercury Decide는 제공된 근거에 대한 구조화된 결정을 위한 Inception의 모델입니다. 공유 상태(state)와 이름이 붙은 질문을 결합해, 확률이 포함된 유형 지정 답변을 반환합니다. 결과는 선택된 범주, 예/아니요 확률 추정치, 정의된 척도상의 위치일 수 있습니다. 이 프로필은 소프트웨어가 해석할 수 있는 범위가 정해진 결정을 제공하며, 문서화된 인터페이스는 자유 형식 채팅 답변을 생성하지 않습니다.\n\n### 공유 상태와 의미 있는 질문 이름\n\n제작사의 요청에는 모델, 상태, 비어 있지 않은 질문 맵이 들어 있습니다. 질문 이름은 답변 맵에서도 그대로 유지됩니다. 각 질문을 판단하는 데 필요한 정보를 제공하고, category, priority, needs_follow_up처럼 워크플로가 사용하는 결과를 중심으로 질문 이름을 정하세요. 여러 질문은 같은 근거를 독립적으로 평가합니다. 한 요청에 함께 들어 있다고 해서 나중 질문이 앞 질문의 답에 의존하게 되지는 않습니다.\n\nInception의 예시는 상태에 JSON 객체를 사용합니다. 가이드는 상태, 지시문, 기준 설명에 문자열, 객체, 배열도 허용하며, 지시문은 선택 사항이거나 null일 수 있습니다. 근거가 이미 필드로 구성되어 있다면 유용한 구조를 보존하고, 텍스트를 제공할 때는 문서나 메시지를 식별할 수 있게 유지하세요. 고객 지원 사례에서는 누락된 맥락을 추론해 달라고 요청하는 대신 실제 요청과 관련 사실을 포함하세요.\n\n### Noul: 긍정 답변의 추정치\n\nnoul 질문은 예/아니요 조건을 나타냅니다. 출력은 긍정 답이 해당할 확률로, 0에서 1 사이의 값입니다. 선택 사항인 참/거짓 설명으로 질문의 각 쪽에 무엇이 해당하는지 지정할 수 있습니다. 예를 들어 메시지가 교체를 명시적으로 요청하는지 묻고, 이를 물품에 대한 일반적인 불만과 구분하세요. 확률은 수치 판단을 제공하며, 임계값과 그에 따른 워크플로 동작은 애플리케이션이 정합니다.\n\n조건은 근거로 판가름할 수 있을 만큼 좁게 유지하세요. 한 질문에 사용자가 도움을 원하는지, 물품에 결함이 있는지, 사안이 긴급한지가 섞여 있다면 각 조건을 분리하세요. 반환된 확률을 질문 정의와 함께 보존해, 나중에 검토하는 사람이 그 숫자가 실제로 무엇을 측정하는지 알 수 있게 하세요.\n\n### Choice: 이름이 붙은 선택지 하나 고르기\n\nChoice 질문은 선택지 이름과 설명 1–255개로 이루어진 맵을 사용하며, 설명은 null일 수 있습니다. 반환되는 choice는 제공된 선택지 중 확률이 가장 높은 것입니다. 결과에는 모든 선택지의 확률과 신뢰도도 포함됩니다. 범주마다 뚜렷이 구별되는 의미를 정의하고, 일부 입력이 특정 선택지 밖에 놓일 경우에 대비해 대체 범주를 포함하세요. 짧은 출력 키로 범주를 식별하고, 더 자세한 설명으로 범주 간 경계를 정할 수 있습니다.\n\n라우팅 지침에서는 접근 문제, 제품 질문, 결함 보고를 구분할 수 있습니다. 각 선택지의 의미를 서술하고 라우팅이 필요한 메시지를 제공하세요. 출력은 분포가 포함된 선택 범주이며, 이미 대기열을 변경했거나 다른 시스템에 연락한 지시가 아닙니다. 사례가 모호할 때는 이긴 레이블을 확실성의 증거로 해석하지 말고 경쟁하는 확률들을 살펴보세요.\n\n### Score: 루브릭상의 기대 위치\n\nScore 질문은 단계 설명 1–10개로 이루어진 순서형 배열을 사용하며, 단계는 0부터 시작합니다. 점수는 단계 인덱스의 확률 가중 평균이므로 단계 사이의 값이 될 수 있습니다. 답변에는 범례, 단계별 확률, 신뢰도가 담깁니다. 즉각적인 영향 없음, 쓸 만한 대안이 있는 문제, 작업이 완전히 막힘처럼 순서와 각 단계의 기준을 정의하세요.\n\n소수점 기대 점수는 우선순위 지정이나 집계에 유용합니다. 이는 가장 가능성 높은 단일 단계를 고르는 것과는 다릅니다. 점수가 관련 없는 척도로 해석되지 않도록 숫자와 함께 범례를 보관하세요. Choice와 Score의 신뢰도는 0에서 1 사이의 값으로 별도 보고됩니다. 관련 가이드는 이를 가장 큰 선택지 확률과 같은 값으로 정의하지 않으며, 이를 재구성하는 보편적인 공식도 제공하지 않습니다.\n\n### 유용한 결정 결과 준비하기\n\n하나의 근거로 범주, 긴급도, 조건에 관한 독립적인 질문을 모두 처리할 수 있습니다. 문서 검토 작업에서는 필수 주제가 있는지 묻고, 범주를 고르고, 설명된 단계에 따라 관련성 등급을 매길 수 있습니다. 상태에 있는 원천 자료만 사용하고, 기준은 워크플로가 다음에 필요로 하는 결정에 연결하세요. 어떤 동작에 이전 결과가 필요하다면, 질문들이 숨은 순서를 이룬다고 가정하지 말고 그 결과를 다음 단계의 근거에 명시적으로 넣으세요.\n\n응답은 모델 이름과, 제공된 질문 이름을 키로 하는 answers 맵을 반환합니다. Choice 확률은 선택지 이름을 키로 사용하고, Score 확률은 문자열 인덱스를 사용하며 범례가 그 인덱스를 설명합니다. 상태 식별자, 질문 정의, 유형 지정 답변을 서로 연결해 두세요. 그러면 근거가 된 사실과 분리된 숫자가 아니라, 해석 가능한 분류나 등급 산출물이 만들어집니다.\n\n### 인터페이스 범위와 한도\n\nInception은 Mercury Decide를 전용 결정 인터페이스를 통해 문서화합니다. 이 모델은 제조사의 채팅 완성, 스트리밍, 도구 호출 인터페이스를 지원하지 않으므로, Mercury의 추론, 음성, 코드 생성 프로필이 가진 기능을 이 모델에 옮겨 적용해서는 안 됩니다. 결정 가이드는 선택지 수와 단계 수를 명시하지만, 상태 토큰 수 한도나 질문 수 상한은 수치로 제시하지 않습니다. 공유 근거는 평가 대상 질문에 집중시키세요.\n\n대상 작업의 대표적인 레이블 지정 자료로 확률과 범주 경계를 평가하세요. 경계선상의 답변은 상태와 대조해 검토하고, 누락된 정보는 지어낸 사실로 대체하지 말고 누락된 것으로 남겨 두세요. 유용한 Mercury Decide 결과는 폐쇄형 결정, 그 확률, 그리고 이를 이해하는 데 필요한 정의를 제공합니다. 그 결과가 라우팅, 우선순위 지정, 검토 결과로 어떻게 이어질지는 주변 애플리케이션이 결정합니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "932c1701d5cd3f42dd490ee478a8a21ce817436173398bf0eb5b277a0629c6cd", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "inception/mercury-decide:freeMercury Decide는 공유된 텍스트나 JSON 근거를 이름이 붙은 질문에 비추어 평가하고, 유형이 지정된 선택, 예/아니요 확률 또는 소수점 루브릭 점수를 반환합니다. Inception은 최대 255개의 Choice 선택지와 10개의 Score 단계를 갖춘 전용 결정 워크플로를 문서화하고 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Mercury Decide는 제공된 근거에 대한 구조화된 결정을 위한 Inception의 모델입니다. 공유 상태(state)와 이름이 붙은 질문을 결합해, 확률이 포함된 유형 지정 답변을 반환합니다. 결과는 선택된 범주, 예/아니요 확률 추정치, 정의된 척도상의 위치일 수 있습니다. 이 프로필은 소프트웨어가 해석할 수 있는 범위가 정해진 결정을 제공하며, 문서화된 인터페이스는 자유 형식 채팅 답변을 생성하지 않습니다.
제작사의 요청에는 모델, 상태, 비어 있지 않은 질문 맵이 들어 있습니다. 질문 이름은 답변 맵에서도 그대로 유지됩니다. 각 질문을 판단하는 데 필요한 정보를 제공하고, category, priority, needs_follow_up처럼 워크플로가 사용하는 결과를 중심으로 질문 이름을 정하세요. 여러 질문은 같은 근거를 독립적으로 평가합니다. 한 요청에 함께 들어 있다고 해서 나중 질문이 앞 질문의 답에 의존하게 되지는 않습니다.
Inception의 예시는 상태에 JSON 객체를 사용합니다. 가이드는 상태, 지시문, 기준 설명에 문자열, 객체, 배열도 허용하며, 지시문은 선택 사항이거나 null일 수 있습니다. 근거가 이미 필드로 구성되어 있다면 유용한 구조를 보존하고, 텍스트를 제공할 때는 문서나 메시지를 식별할 수 있게 유지하세요. 고객 지원 사례에서는 누락된 맥락을 추론해 달라고 요청하는 대신 실제 요청과 관련 사실을 포함하세요.
noul 질문은 예/아니요 조건을 나타냅니다. 출력은 긍정 답이 해당할 확률로, 0에서 1 사이의 값입니다. 선택 사항인 참/거짓 설명으로 질문의 각 쪽에 무엇이 해당하는지 지정할 수 있습니다. 예를 들어 메시지가 교체를 명시적으로 요청하는지 묻고, 이를 물품에 대한 일반적인 불만과 구분하세요. 확률은 수치 판단을 제공하며, 임계값과 그에 따른 워크플로 동작은 애플리케이션이 정합니다.
조건은 근거로 판가름할 수 있을 만큼 좁게 유지하세요. 한 질문에 사용자가 도움을 원하는지, 물품에 결함이 있는지, 사안이 긴급한지가 섞여 있다면 각 조건을 분리하세요. 반환된 확률을 질문 정의와 함께 보존해, 나중에 검토하는 사람이 그 숫자가 실제로 무엇을 측정하는지 알 수 있게 하세요.
Choice 질문은 선택지 이름과 설명 1–255개로 이루어진 맵을 사용하며, 설명은 null일 수 있습니다. 반환되는 choice는 제공된 선택지 중 확률이 가장 높은 것입니다. 결과에는 모든 선택지의 확률과 신뢰도도 포함됩니다. 범주마다 뚜렷이 구별되는 의미를 정의하고, 일부 입력이 특정 선택지 밖에 놓일 경우에 대비해 대체 범주를 포함하세요. 짧은 출력 키로 범주를 식별하고, 더 자세한 설명으로 범주 간 경계를 정할 수 있습니다.
라우팅 지침에서는 접근 문제, 제품 질문, 결함 보고를 구분할 수 있습니다. 각 선택지의 의미를 서술하고 라우팅이 필요한 메시지를 제공하세요. 출력은 분포가 포함된 선택 범주이며, 이미 대기열을 변경했거나 다른 시스템에 연락한 지시가 아닙니다. 사례가 모호할 때는 이긴 레이블을 확실성의 증거로 해석하지 말고 경쟁하는 확률들을 살펴보세요.
Score 질문은 단계 설명 1–10개로 이루어진 순서형 배열을 사용하며, 단계는 0부터 시작합니다. 점수는 단계 인덱스의 확률 가중 평균이므로 단계 사이의 값이 될 수 있습니다. 답변에는 범례, 단계별 확률, 신뢰도가 담깁니다. 즉각적인 영향 없음, 쓸 만한 대안이 있는 문제, 작업이 완전히 막힘처럼 순서와 각 단계의 기준을 정의하세요.
소수점 기대 점수는 우선순위 지정이나 집계에 유용합니다. 이는 가장 가능성 높은 단일 단계를 고르는 것과는 다릅니다. 점수가 관련 없는 척도로 해석되지 않도록 숫자와 함께 범례를 보관하세요. Choice와 Score의 신뢰도는 0에서 1 사이의 값으로 별도 보고됩니다. 관련 가이드는 이를 가장 큰 선택지 확률과 같은 값으로 정의하지 않으며, 이를 재구성하는 보편적인 공식도 제공하지 않습니다.
하나의 근거로 범주, 긴급도, 조건에 관한 독립적인 질문을 모두 처리할 수 있습니다. 문서 검토 작업에서는 필수 주제가 있는지 묻고, 범주를 고르고, 설명된 단계에 따라 관련성 등급을 매길 수 있습니다. 상태에 있는 원천 자료만 사용하고, 기준은 워크플로가 다음에 필요로 하는 결정에 연결하세요. 어떤 동작에 이전 결과가 필요하다면, 질문들이 숨은 순서를 이룬다고 가정하지 말고 그 결과를 다음 단계의 근거에 명시적으로 넣으세요.
응답은 모델 이름과, 제공된 질문 이름을 키로 하는 answers 맵을 반환합니다. Choice 확률은 선택지 이름을 키로 사용하고, Score 확률은 문자열 인덱스를 사용하며 범례가 그 인덱스를 설명합니다. 상태 식별자, 질문 정의, 유형 지정 답변을 서로 연결해 두세요. 그러면 근거가 된 사실과 분리된 숫자가 아니라, 해석 가능한 분류나 등급 산출물이 만들어집니다.
Inception은 Mercury Decide를 전용 결정 인터페이스를 통해 문서화합니다. 이 모델은 제조사의 채팅 완성, 스트리밍, 도구 호출 인터페이스를 지원하지 않으므로, Mercury의 추론, 음성, 코드 생성 프로필이 가진 기능을 이 모델에 옮겨 적용해서는 안 됩니다. 결정 가이드는 선택지 수와 단계 수를 명시하지만, 상태 토큰 수 한도나 질문 수 상한은 수치로 제시하지 않습니다. 공유 근거는 평가 대상 질문에 집중시키세요.
대상 작업의 대표적인 레이블 지정 자료로 확률과 범주 경계를 평가하세요. 경계선상의 답변은 상태와 대조해 검토하고, 누락된 정보는 지어낸 사실로 대체하지 말고 누락된 것으로 남겨 두세요. 유용한 Mercury Decide 결과는 폐쇄형 결정, 그 확률, 그리고 이를 이해하는 데 필요한 정의를 제공합니다. 그 결과가 라우팅, 우선순위 지정, 검토 결과로 어떻게 이어질지는 주변 애플리케이션이 결정합니다.
POST /v1/systemonetextdecisions| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
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필드questions | 유형object | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
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필드user | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드questions.<id>.type | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 noul, choice, score | 기본값— |
필드questions.<id>.instructions | 유형string|object|array | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드questions.<id>.criteria | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: choice/score: 필수; noul: 선택 사항. choice의 criteria는 객체이며, score는 minItems1인 배열입니다. | 기본값— |
필드questions.<id>.criteria.true | 유형string|object|array | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: noul 조건 객체가 제공됨 | 기본값— |
필드questions.<id>.criteria.false | 유형string|object|array | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: noul 조건 객체가 제공됨 | 기본값— |
noul · 필수: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · 필수: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · 필수: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, state, questions |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수optional_controls | 명세provider, session_id, trace, user |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous
정확한 모델 ID를 전송하고 네이티브 응답 전체를 보존하세요.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준— | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "inception/mercury-decide:free",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='inception/mercury-decide:free'\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
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
제공된 모든 질문 ID별 답변의 정확한 유형, noul/choice/score 값, 신뢰도, 확률 및 범례가 보존됩니다. 원본 JSON 전체는 정산이 끝난 후에만 저장되고 반환됩니다.
원래 작업과 전체/부분 응답을 보존하세요. POST를 재전송하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
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| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 표현 형식 또는 값이 유효하지 않음 | 다음 단계표시된 요청 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra inception/mercury-decide:free
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.