Microsoft-Decision-1은 레이블 선택, 조건 확인, 등급 부여처럼 제공된 콘텐츠에 관한 결정을 위해 만들어졌습니다. Microsoft는 이 특화된 채점 작업을 위해 Qwen3.5-9B를 후속 학습(post-training)했습니다. 결과는 대화, 문서, 서술형 설명이 아니라 애플리케이션이 바로 사용할 수 있는 수치 판단입니다.
제조사는 세 가지 질문 유형을 설명합니다. 이진 질문은 정의된 조건에 대해 0에서 1 사이의 확률을 반환합니다. 선택형 질문은 선택지 하나를 고르고 각 후보에 대한 확률을 반환합니다. 점수형 질문은 항목을 순서가 있는 척도 위에 놓고 확률 가중값을 반환하며, 이 값은 척도의 단계 사이에 위치할 수 있습니다.
답변에 약속된 조치가 포함되어 있는지처럼 워크플로에서 조건을 확인해야 할 때는 이진 질문을 사용하세요. 요청을 알려진 범주에 배정할 때는 선택형 질문을 사용하세요. 검토 대기열의 순서를 정하거나 정의된 루브릭에 따라 응답을 채점할 때는 점수를 사용하세요. 이 작업들은 애플리케이션에 필요한 결과가 서로 다르므로, 입력을 준비하기 전에 질문 유형을 먼저 정하세요.
모델은 텍스트나 JSON으로 표현된 상태(state)를 범위가 정해진 질문 및 지시문과 함께 읽습니다. 결정을 좌우하는 자료를 포함하고 기준을 명확하게 정의하세요. 티켓 분류기라면 메시지와 허용된 전달 대상에 대한 의미 있는 설명을 제공하세요. 품질 검사라면 설명 없는 일반 품질 등급을 요청하기보다 후보 답변, 원래 과제, 루브릭을 제공하세요.
여러 질문이 같은 근거를 공유할 수 있습니다. 티켓 하나에 전달 대상, 긴급도, 반복 문의 여부 확인이 모두 필요할 수 있습니다. 이러한 결정을 같은 제공 자료에 묶어 두면 결과를 해석하기가 쉬워집니다. 그래도 질문 문구와 선택지 간의 구분은 여전히 중요합니다. 레이블이 서로 겹치거나 근거가 빠져 있으면, 제대로 정의되지 않은 작업에 대해 겉보기에만 정밀한 점수가 나올 수 있습니다.
Microsoft는 확률을 실행할지, 보류할지, 검토를 요청할지 결정하는 데 유용한 신뢰도 신호로 다룹니다. 자체 워크로드에서 뽑은 대표적인 레이블 지정 사례를 사용해 임계값을 정하세요. 무해한 범주 배정을 수락하는 임계값은 거짓 양성의 대가가 큰 동작에 대한 임계값과 다를 수 있습니다. '불확실' 선택지를 명시적으로 두면 분류기가 근거 없는 선택을 강요받지 않습니다.
순서형 점수의 경우 결과를 항목 비교나 측정된 임계값 적용에 사용하세요. 이 점수는 독립적으로 검증된 절대적 품질 등급이 아닙니다. 질문을 바꿔 말하거나 선택지 순서를 바꿀 때 결정이 달라지는지 확인하세요. 그러면 반환된 점수가 그것을 사용하는 애플리케이션에서 무엇을 의미하는지 구체적으로 드러납니다.
에이전트는 범위가 정해진 결정을 사용해 다음 동작을 고를 수 있고, 문서 워크플로는 들어오는 자료를 분류할 수 있으며, 평가 단계는 생성된 결과를 수락하거나, 수정하거나, 상위로 이관할 수 있습니다. Microsoft는 의도 분석, 인시던트 라우팅, 검색 관련성, 데이터 레이블링도 활용 사례로 설명합니다. 필요한 산출물이 요약, 설명, 재작성된 텍스트, 코드라면 생성형 모델이 여전히 적합한 구성 요소이며, 결정 모델은 다음 처리 단계를 선택할 수 있습니다.
Ailoot API 프로젝트에서는 구체적인 결정 하나에서 시작해 근거, 허용되는 답변, 각 결과에 연결된 동작을 정의하세요. 문서에 명시된 이 모델의 문구 민감성과 서술형 근거를 제공하지 않는다는 점을 고려하세요. 신뢰도를 자동 실행 허가로 취급하기 전에, 작업의 실제 레이블과 대조해 결정을 평가하고 불확실한 사례를 점검하세요.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Microsoft-Decision-1은 레이블 선택, 조건 확인, 등급 부여처럼 제공된 콘텐츠에 관한 결정을 위해 만들어졌습니다. Microsoft는 이 특화된 채점 작업을 위해 Qwen3.5-9B를 후속 학습(post-training)했습니다. 결과는 대화, 문서, 서술형 설명이 아니라 애플리케이션이 바로 사용할 수 있는 수치 판단입니다.
제조사는 세 가지 질문 유형을 설명합니다. 이진 질문은 정의된 조건에 대해 0에서 1 사이의 확률을 반환합니다. 선택형 질문은 선택지 하나를 고르고 각 후보에 대한 확률을 반환합니다. 점수형 질문은 항목을 순서가 있는 척도 위에 놓고 확률 가중값을 반환하며, 이 값은 척도의 단계 사이에 위치할 수 있습니다.
답변에 약속된 조치가 포함되어 있는지처럼 워크플로에서 조건을 확인해야 할 때는 이진 질문을 사용하세요. 요청을 알려진 범주에 배정할 때는 선택형 질문을 사용하세요. 검토 대기열의 순서를 정하거나 정의된 루브릭에 따라 응답을 채점할 때는 점수를 사용하세요. 이 작업들은 애플리케이션에 필요한 결과가 서로 다르므로, 입력을 준비하기 전에 질문 유형을 먼저 정하세요.
모델은 텍스트나 JSON으로 표현된 상태(state)를 범위가 정해진 질문 및 지시문과 함께 읽습니다. 결정을 좌우하는 자료를 포함하고 기준을 명확하게 정의하세요. 티켓 분류기라면 메시지와 허용된 전달 대상에 대한 의미 있는 설명을 제공하세요. 품질 검사라면 설명 없는 일반 품질 등급을 요청하기보다 후보 답변, 원래 과제, 루브릭을 제공하세요.
여러 질문이 같은 근거를 공유할 수 있습니다. 티켓 하나에 전달 대상, 긴급도, 반복 문의 여부 확인이 모두 필요할 수 있습니다. 이러한 결정을 같은 제공 자료에 묶어 두면 결과를 해석하기가 쉬워집니다. 그래도 질문 문구와 선택지 간의 구분은 여전히 중요합니다. 레이블이 서로 겹치거나 근거가 빠져 있으면, 제대로 정의되지 않은 작업에 대해 겉보기에만 정밀한 점수가 나올 수 있습니다.
Microsoft는 확률을 실행할지, 보류할지, 검토를 요청할지 결정하는 데 유용한 신뢰도 신호로 다룹니다. 자체 워크로드에서 뽑은 대표적인 레이블 지정 사례를 사용해 임계값을 정하세요. 무해한 범주 배정을 수락하는 임계값은 거짓 양성의 대가가 큰 동작에 대한 임계값과 다를 수 있습니다. '불확실' 선택지를 명시적으로 두면 분류기가 근거 없는 선택을 강요받지 않습니다.
순서형 점수의 경우 결과를 항목 비교나 측정된 임계값 적용에 사용하세요. 이 점수는 독립적으로 검증된 절대적 품질 등급이 아닙니다. 질문을 바꿔 말하거나 선택지 순서를 바꿀 때 결정이 달라지는지 확인하세요. 그러면 반환된 점수가 그것을 사용하는 애플리케이션에서 무엇을 의미하는지 구체적으로 드러납니다.
에이전트는 범위가 정해진 결정을 사용해 다음 동작을 고를 수 있고, 문서 워크플로는 들어오는 자료를 분류할 수 있으며, 평가 단계는 생성된 결과를 수락하거나, 수정하거나, 상위로 이관할 수 있습니다. Microsoft는 의도 분석, 인시던트 라우팅, 검색 관련성, 데이터 레이블링도 활용 사례로 설명합니다. 필요한 산출물이 요약, 설명, 재작성된 텍스트, 코드라면 생성형 모델이 여전히 적합한 구성 요소이며, 결정 모델은 다음 처리 단계를 선택할 수 있습니다.
Ailoot API 프로젝트에서는 구체적인 결정 하나에서 시작해 근거, 허용되는 답변, 각 결과에 연결된 동작을 정의하세요. 문서에 명시된 이 모델의 문구 민감성과 서술형 근거를 제공하지 않는다는 점을 고려하세요. 신뢰도를 자동 실행 허가로 취급하기 전에, 작업의 실제 레이블과 대조해 결정을 평가하고 불확실한 사례를 점검하세요.
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필드questions.<id>.criteria | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: choice/score: 필수; noul: 선택 사항. choice의 criteria는 객체이며, score는 minItems1인 배열입니다. | 기본값— |
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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 $0.000084 / 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 $0.000084 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "microsoft/microsoft-decision-1",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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
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 microsoft/microsoft-decision-1
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.