Source: https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/ Language: ko # Microsoft: Microsoft-Decision-1 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/facts.json) ## [Microsoft: Microsoft-Decision-1](https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/) Microsoft-Decision-1은 분류, 라우팅, 우선순위 지정, 평가를 위한 Microsoft의 결정 채점 모델입니다. 제공된 텍스트나 JSON을 읽고 확률, 선택된 선택지 또는 순서형 점수를 반환해, 애플리케이션 로직에 생성된 문장 대신 구조화된 결과를 제공합니다. - [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/ko/microsoft-microsoft-decision-1/#method-0) 모델 소개 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. #### 고정된 선택지와 명확한 질문 유형 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. #### 근거와 선택지 준비하기 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. #### 신뢰도와 워크플로 제어 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. #### 결정 모델의 실제 활용처 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. **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `microsoft/microsoft-decision-1` [`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone) Microsoft /`microsoft/microsoft-decision-1` ### 시작하기 Microsoft-Decision-1은 분류, 라우팅, 우선순위 지정, 평가를 위한 Microsoft의 결정 채점 모델입니다. 제공된 텍스트나 JSON을 읽고 확률, 선택된 선택지 또는 순서형 점수를 반환해, 애플리케이션 로직에 생성된 문장 대신 구조화된 결과를 제공합니다. 허용 입력 텍스트 결과 decisions ### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드 **Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` 입력 `text` 출력 `decisions` 출력 형식 json | 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 microsoft/microsoft-decision-1 | 기본값— | | 필드`provider` | 유형`schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`questions` | 유형`object` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`session_id` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`state` | 유형`schema` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`trace` | 유형`schema` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`user` | 유형`string` | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`questions..type` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 noul, choice, score | 기본값— | | 필드`questions..instructions` | 유형`string\|object\|array` | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— | | 필드`questions..criteria` | 유형`object\|array` | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: choice/score: 필수; noul: 선택 사항. choice의 criteria는 객체이며, score는 minItems1인 배열입니다. | 기본값— | | 필드`questions..criteria.true` | 유형`string\|object\|array` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: noul 조건 객체가 제공됨 | 기본값— | | 필드`questions..criteria.false` | 유형`string\|object\|array` | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: noul 조건 객체가 제공됨 | 기본값— | 입력 자료 조합 **noul** · 필수: state, questions.\.type=noul, questions.\.instructions **choice** · 필수: state, questions.\.type=choice, questions.\.instructions, criteria object **score** · 필수: state, questions.\.type=score, questions.\.instructions, criteria array with minItems1 메서드 매개변수와 수명 주기 | 매개변수 | 명세 | | --- | --- | | 매개변수`content_type` | 명세application/json | | 매개변수`required` | 명세model, state, questions | | 매개변수`material_types` | 명세text | | 매개변수`optional_controls` | 명세provider, session\_id, trace, user | | 매개변수`multimodal_input_binding` | 명세null | 수명 주기: `synchronous` 정확한 모델 ID를 전송하고 네이티브 응답 전체를 보존하세요. ### 요금 요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다. 빠른 모드 미지정 빠른 모드를 선택한 경우 Flex 모드 미지정 flex 모드를 선택한 경우 최대 추론 수준 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우 #### Ailoot 요금 #### 설정별 가격 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 **$0** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 | Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/) ### 요청 예제 #### Ailoot Ultra · System One 보존된 공식 요청 구조; 문서용 예시실제 요청 자료를 사용하고 결과 전체를 보관하세요 ```json { "model": "microsoft/microsoft-decision-1", "questions": { "is_bug": { "criteria": { "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.", "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior." }, "instructions": "Is the customer reporting a software defect?", "type": "noul" }, "team": { "criteria": { "account": "Login, permissions, or profile issues.", "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.", "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues." }, "instructions": "Which team should own this ticket?", "type": "choice" }, "urgency": { "criteria": [ "Can wait for the next release", "Should be fixed this week", "Blocking revenue right now" ], "instructions": "How urgent is this ticket?", "type": "score" } }, "state": { "customer_tier": "enterprise", "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers." } } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ### 결과 수신 및 저장 #### Ailoot Ultra · System One json ##### 완료된 결과 모두 보관 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 응답을 확인해야 할 경우 원래 작업과 전체/부분 응답을 보존하세요. POST를 재전송하지 마세요. 응답 필드 | 필드 | 유형 | | --- | --- | | 필드`model` | 유형string | | 필드`id` | 유형string | | 필드`provider` | 유형string | | 필드`answers..type` | 유형string | | 필드`answers..noul` | 유형number | | 필드`answers..choice` | 유형string | | 필드`answers..score` | 유형number | | 필드`answers..confidence` | 유형number | | 필드`answers..probabilities` | 유형object | | 필드`answers..legend` | 유형object | | 필드`usage.input_tokens` | 유형integer | | 필드`usage.output_tokens` | 유형integer | | 필드`usage.cost` | 유형number | 오류와 다음 단계 | 응답 | 조건 | 다음 단계 | | --- | --- | --- | | 응답400 · `invalid_request_error` | 조건필수 필드, 표현 형식 또는 값이 유효하지 않음 | 다음 단계표시된 요청 필드를 수정하세요. | ### 별칭 #### 모델 별칭 **Ailoot Ultra** [`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone) #### 메서드 경로 별칭 위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요. #### 관련 호출용 ID [`microsoft/microsoft-decision-1`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmicrosoft-decision-1&fmt=systemone) FAQ · Microsoft: Microsoft-Decision-1 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요? `POST /v1/systemone` · `microsoft/microsoft-decision-1`: `text` → `decisions` 요청은 어떤 필드를 사용하나요? `POST /v1/systemone` · `microsoft/microsoft-decision-1`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user` Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요. ## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. ## 할인받아 토큰을 구매하세요. 정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드. 구독 정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요. 최대 50% 프로모션 코드 구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다. 이력의 지출 요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다. [구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/) ## 판매하는 제품에 API를 연결하세요. Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요. 상업용 앱 서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요. 리셀러 라이선스 프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요. 사이트의 문서 연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다. [리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko) ## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오 Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다. 회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출. Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.