Mercury Decide to model Inception do ustrukturyzowanych decyzji na podstawie dostarczonego materiału. Łączy wspólny stan z nazwanymi pytaniami i zwraca typowane odpowiedzi z prawdopodobieństwami. Wynikiem może być wybrana kategoria, szacowane prawdopodobieństwo tak/nie lub pozycja na zdefiniowanej skali. Profil służy ograniczonej decyzji możliwej do zinterpretowania przez oprogramowanie; jego udokumentowany interfejs nie generuje swobodnej odpowiedzi na czacie.
Żądanie producenta zawiera model, stan i niepustą mapę pytań. Nazwy pytań są zachowywane w mapie odpowiedzi. Podaj informacje potrzebne do oceny każdego pytania i nazywaj pytania według wyników używanych w procesie, na przykład category, priority lub needs_follow_up. Kilka pytań niezależnie ocenia ten sam materiał. Umieszczenie ich w jednym żądaniu nie sprawia, że późniejsze pytanie zależy od wcześniejszej odpowiedzi.
Przykład Inception używa obiektu JSON jako stanu. Przewodnik dopuszcza również ciągi znaków, obiekty lub tablice w stanie, instrukcjach i opisach kryteriów, przy czym instrukcje są opcjonalne lub null. Zachowaj użyteczną strukturę, gdy materiał już składa się z pól, oraz identyfikowalność dokumentu lub wiadomości przy podawaniu tekstu. Dla przypadku wsparcia uwzględnij rzeczywiste zgłoszenie i istotne fakty zamiast prośby o wywnioskowanie brakującego kontekstu.
Pytanie noul reprezentuje warunek tak/nie. Wyjściem jest prawdopodobieństwo od 0 do 1, że odpowiedź twierdząca ma zastosowanie. Opcjonalne opisy true i false mogą wskazywać, co liczy się po każdej stronie pytania. Na przykład zapytaj, czy wiadomość wyraźnie żąda wymiany, i odróżnij to od ogólnej skargi na przedmiot. Prawdopodobieństwo daje osąd liczbowy; aplikacja wybiera próg i wynikowe działanie w procesie.
Utrzymuj warunek na tyle wąski, by materiał mógł go rozstrzygnąć. Jeśli jedno pytanie miesza to, czy użytkownik chce pomocy, czy przedmiot jest wadliwy i czy sprawa jest pilna, rozdziel te warunki. Zachowaj zwrócone prawdopodobieństwo z definicją pytania, aby późniejszy recenzent mógł ustalić, co rzeczywiście mierzy liczba.
Pytanie Choice korzysta z mapy od jednej do 255 nazw opcji i ich opisów; opisy mogą być null. Zwracany wybór to dostarczona opcja o najwyższym prawdopodobieństwie. Wynik zawiera również prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zdefiniuj odrębne znaczenia kategorii i uwzględnij kategorię zastępczą, gdy część wejść znajdzie się poza konkretnymi opcjami. Krótkie klucze wyjściowe mogą identyfikować kategorie, a pełniejsze opisy wyznaczać ich granice.
Instrukcja kierowania może odróżniać problem z dostępem, pytanie o produkt i zgłoszoną wadę. Określ znaczenie każdej opcji i podaj wiadomość wymagającą skierowania. Wyjściem jest wybrana kategoria z rozkładem, a nie instrukcja, która już zmieniła kolejkę lub skontaktowała się z innym systemem. Przy niejednoznacznym przypadku analizuj konkurujące prawdopodobieństwa, zamiast interpretować zwycięską etykietę jako dowód pewności.
Pytanie Score korzysta z uporządkowanej tablicy od jednego do dziesięciu opisów poziomów, zaczynając od poziomu 0. Ocena jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami i może znajdować się między poziomami. Odpowiedź zawiera legendę, prawdopodobieństwa poszczególnych poziomów i pewność. Zdefiniuj kolejność oraz kryteria każdego poziomu, na przykład brak natychmiastowych skutków, problem z wykonalną alternatywą i całkowicie zablokowane zadanie.
Ułamkowa oczekiwana ocena przydaje się do ustalania priorytetów lub agregacji. Różni się od wyboru pojedynczego najbardziej prawdopodobnego poziomu. Zachowaj legendę z liczbą, aby oceny nie interpretowano według niezwiązanej skali. Pewność dla Choice i Score jest raportowana osobno w zakresie od 0 do 1; odpowiedni przewodnik nie definiuje jej jako tożsamej z największym prawdopodobieństwem opcji ani nie podaje uniwersalnego wzoru do jej odtworzenia.
Jeden materiał może wspierać niezależne pytania o kategorię, pilność i warunek. Zadanie przeglądu dokumentu może pytać, czy wymagany temat jest obecny, wybierać jego kategorię i oceniać trafność na opisanych poziomach. Używaj wyłącznie materiału źródłowego dostępnego w stanie, z kryteriami związanymi z następną decyzją potrzebną w procesie. Jeśli działanie wymaga wcześniejszego wyniku, uwidocznij go w materiale następnego kroku, zamiast zakładać, że pytania tworzą ukrytą sekwencję.
Odpowiedź zwraca nazwę modelu i mapę answers z kluczami odpowiadającymi dostarczonym nazwom pytań. Prawdopodobieństwa Choice używają nazw opcji; prawdopodobieństwa Score — indeksów zapisanych jako ciągi znaków, z legendą objaśniającą te indeksy. Zachowaj powiązanie identyfikatora stanu, definicji pytań i typowanych odpowiedzi. Tworzy to interpretowalny artefakt klasyfikacyjny lub oceniający zamiast liczby oderwanej od faktów, które ją wytworzyły.
Inception dokumentuje Mercury Decide przez dedykowany interfejs decyzyjny. Nie obsługuje on interfejsów producenta do uzupełniania czatu, przesyłania strumieniowego ani wywoływania narzędzi, więc nie należy przenosić na ten model możliwości profili Mercury do rozumowania, głosu i generowania kodu. Przewodnik decyzyjny określa liczbę opcji i poziomów, ale nie podaje liczbowego limitu tokenów stanu ani maksymalnej liczby pytań; skupiaj wspólny materiał na ocenianych pytaniach.
Oceniaj prawdopodobieństwa i granice kategorii na reprezentatywnym oznaczonym materiale z docelowego zadania. Sprawdzaj graniczne odpowiedzi w odniesieniu do stanu i zachowuj informację o brakach, zamiast zastępować je wymyślonymi faktami. Użyteczny wynik Mercury Decide daje zamkniętą decyzję, jej prawdopodobieństwa i definicje potrzebne do zrozumienia; otaczająca aplikacja określa, jak ten wynik staje się kierowaniem, ustalaniem priorytetów lub wynikiem przeglądu.
", "aboutText": "Mercury Decide to model Inception do ustrukturyzowanych decyzji na podstawie dostarczonego materiału. Łączy wspólny stan z nazwanymi pytaniami i zwraca typowane odpowiedzi z prawdopodobieństwami. Wynikiem może być wybrana kategoria, szacowane prawdopodobieństwo tak/nie lub pozycja na zdefiniowanej skali. Profil służy ograniczonej decyzji możliwej do zinterpretowania przez oprogramowanie; jego udokumentowany interfejs nie generuje swobodnej odpowiedzi na czacie.\n\n### Wspólny stan i znaczące nazwy pytań\n\nŻądanie producenta zawiera model, stan i niepustą mapę pytań. Nazwy pytań są zachowywane w mapie odpowiedzi. Podaj informacje potrzebne do oceny każdego pytania i nazywaj pytania według wyników używanych w procesie, na przykład category, priority lub needs_follow_up. Kilka pytań niezależnie ocenia ten sam materiał. Umieszczenie ich w jednym żądaniu nie sprawia, że późniejsze pytanie zależy od wcześniejszej odpowiedzi.\n\nPrzykład Inception używa obiektu JSON jako stanu. Przewodnik dopuszcza również ciągi znaków, obiekty lub tablice w stanie, instrukcjach i opisach kryteriów, przy czym instrukcje są opcjonalne lub null. Zachowaj użyteczną strukturę, gdy materiał już składa się z pól, oraz identyfikowalność dokumentu lub wiadomości przy podawaniu tekstu. Dla przypadku wsparcia uwzględnij rzeczywiste zgłoszenie i istotne fakty zamiast prośby o wywnioskowanie brakującego kontekstu.\n\n### noul: szacowana odpowiedź twierdząca\n\nPytanie noul reprezentuje warunek tak/nie. Wyjściem jest prawdopodobieństwo od 0 do 1, że odpowiedź twierdząca ma zastosowanie. Opcjonalne opisy true i false mogą wskazywać, co liczy się po każdej stronie pytania. Na przykład zapytaj, czy wiadomość wyraźnie żąda wymiany, i odróżnij to od ogólnej skargi na przedmiot. Prawdopodobieństwo daje osąd liczbowy; aplikacja wybiera próg i wynikowe działanie w procesie.\n\nUtrzymuj warunek na tyle wąski, by materiał mógł go rozstrzygnąć. Jeśli jedno pytanie miesza to, czy użytkownik chce pomocy, czy przedmiot jest wadliwy i czy sprawa jest pilna, rozdziel te warunki. Zachowaj zwrócone prawdopodobieństwo z definicją pytania, aby późniejszy recenzent mógł ustalić, co rzeczywiście mierzy liczba.\n\n### Choice: wybór jednej nazwanej opcji\n\nPytanie Choice korzysta z mapy od jednej do 255 nazw opcji i ich opisów; opisy mogą być null. Zwracany wybór to dostarczona opcja o najwyższym prawdopodobieństwie. Wynik zawiera również prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zdefiniuj odrębne znaczenia kategorii i uwzględnij kategorię zastępczą, gdy część wejść znajdzie się poza konkretnymi opcjami. Krótkie klucze wyjściowe mogą identyfikować kategorie, a pełniejsze opisy wyznaczać ich granice.\n\nInstrukcja kierowania może odróżniać problem z dostępem, pytanie o produkt i zgłoszoną wadę. Określ znaczenie każdej opcji i podaj wiadomość wymagającą skierowania. Wyjściem jest wybrana kategoria z rozkładem, a nie instrukcja, która już zmieniła kolejkę lub skontaktowała się z innym systemem. Przy niejednoznacznym przypadku analizuj konkurujące prawdopodobieństwa, zamiast interpretować zwycięską etykietę jako dowód pewności.\n\n### Score: oczekiwana pozycja w rubryce\n\nPytanie Score korzysta z uporządkowanej tablicy od jednego do dziesięciu opisów poziomów, zaczynając od poziomu 0. Ocena jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami i może znajdować się między poziomami. Odpowiedź zawiera legendę, prawdopodobieństwa poszczególnych poziomów i pewność. Zdefiniuj kolejność oraz kryteria każdego poziomu, na przykład brak natychmiastowych skutków, problem z wykonalną alternatywą i całkowicie zablokowane zadanie.\n\nUłamkowa oczekiwana ocena przydaje się do ustalania priorytetów lub agregacji. Różni się od wyboru pojedynczego najbardziej prawdopodobnego poziomu. Zachowaj legendę z liczbą, aby oceny nie interpretowano według niezwiązanej skali. Pewność dla Choice i Score jest raportowana osobno w zakresie od 0 do 1; odpowiedni przewodnik nie definiuje jej jako tożsamej z największym prawdopodobieństwem opcji ani nie podaje uniwersalnego wzoru do jej odtworzenia.\n\n### Przygotowanie użytecznego wyniku decyzyjnego\n\nJeden materiał może wspierać niezależne pytania o kategorię, pilność i warunek. Zadanie przeglądu dokumentu może pytać, czy wymagany temat jest obecny, wybierać jego kategorię i oceniać trafność na opisanych poziomach. Używaj wyłącznie materiału źródłowego dostępnego w stanie, z kryteriami związanymi z następną decyzją potrzebną w procesie. Jeśli działanie wymaga wcześniejszego wyniku, uwidocznij go w materiale następnego kroku, zamiast zakładać, że pytania tworzą ukrytą sekwencję.\n\nOdpowiedź zwraca nazwę modelu i mapę answers z kluczami odpowiadającymi dostarczonym nazwom pytań. Prawdopodobieństwa Choice używają nazw opcji; prawdopodobieństwa Score — indeksów zapisanych jako ciągi znaków, z legendą objaśniającą te indeksy. Zachowaj powiązanie identyfikatora stanu, definicji pytań i typowanych odpowiedzi. Tworzy to interpretowalny artefakt klasyfikacyjny lub oceniający zamiast liczby oderwanej od faktów, które ją wytworzyły.\n\n### Zakres interfejsu i limity\n\nInception dokumentuje Mercury Decide przez dedykowany interfejs decyzyjny. Nie obsługuje on interfejsów producenta do uzupełniania czatu, przesyłania strumieniowego ani wywoływania narzędzi, więc nie należy przenosić na ten model możliwości profili Mercury do rozumowania, głosu i generowania kodu. Przewodnik decyzyjny określa liczbę opcji i poziomów, ale nie podaje liczbowego limitu tokenów stanu ani maksymalnej liczby pytań; skupiaj wspólny materiał na ocenianych pytaniach.\n\nOceniaj prawdopodobieństwa i granice kategorii na reprezentatywnym oznaczonym materiale z docelowego zadania. Sprawdzaj graniczne odpowiedzi w odniesieniu do stanu i zachowuj informację o brakach, zamiast zastępować je wymyślonymi faktami. Użyteczny wynik Mercury Decide daje zamkniętą decyzję, jej prawdopodobieństwa i definicje potrzebne do zrozumienia; otaczająca aplikacja określa, jak ten wynik staje się kierowaniem, ustalaniem priorytetów lub wynikiem przeglądu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "4e07b89198ea7c5bf37d0695df1e8394b6aa7debb2b7bde1e4c87f7f2e25d7b9", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "inception/mercury-decide:freeMercury Decide ocenia wspólny materiał tekstowy lub JSON względem nazwanych pytań i zwraca typowane wybory, prawdopodobieństwa tak/nie lub ułamkowe oceny według rubryki. Inception dokumentuje dedykowany proces decyzyjny z maksymalnie 255 opcjami Choice i dziesięcioma poziomami Score.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Mercury Decide to model Inception do ustrukturyzowanych decyzji na podstawie dostarczonego materiału. Łączy wspólny stan z nazwanymi pytaniami i zwraca typowane odpowiedzi z prawdopodobieństwami. Wynikiem może być wybrana kategoria, szacowane prawdopodobieństwo tak/nie lub pozycja na zdefiniowanej skali. Profil służy ograniczonej decyzji możliwej do zinterpretowania przez oprogramowanie; jego udokumentowany interfejs nie generuje swobodnej odpowiedzi na czacie.
Żądanie producenta zawiera model, stan i niepustą mapę pytań. Nazwy pytań są zachowywane w mapie odpowiedzi. Podaj informacje potrzebne do oceny każdego pytania i nazywaj pytania według wyników używanych w procesie, na przykład category, priority lub needs_follow_up. Kilka pytań niezależnie ocenia ten sam materiał. Umieszczenie ich w jednym żądaniu nie sprawia, że późniejsze pytanie zależy od wcześniejszej odpowiedzi.
Przykład Inception używa obiektu JSON jako stanu. Przewodnik dopuszcza również ciągi znaków, obiekty lub tablice w stanie, instrukcjach i opisach kryteriów, przy czym instrukcje są opcjonalne lub null. Zachowaj użyteczną strukturę, gdy materiał już składa się z pól, oraz identyfikowalność dokumentu lub wiadomości przy podawaniu tekstu. Dla przypadku wsparcia uwzględnij rzeczywiste zgłoszenie i istotne fakty zamiast prośby o wywnioskowanie brakującego kontekstu.
Pytanie noul reprezentuje warunek tak/nie. Wyjściem jest prawdopodobieństwo od 0 do 1, że odpowiedź twierdząca ma zastosowanie. Opcjonalne opisy true i false mogą wskazywać, co liczy się po każdej stronie pytania. Na przykład zapytaj, czy wiadomość wyraźnie żąda wymiany, i odróżnij to od ogólnej skargi na przedmiot. Prawdopodobieństwo daje osąd liczbowy; aplikacja wybiera próg i wynikowe działanie w procesie.
Utrzymuj warunek na tyle wąski, by materiał mógł go rozstrzygnąć. Jeśli jedno pytanie miesza to, czy użytkownik chce pomocy, czy przedmiot jest wadliwy i czy sprawa jest pilna, rozdziel te warunki. Zachowaj zwrócone prawdopodobieństwo z definicją pytania, aby późniejszy recenzent mógł ustalić, co rzeczywiście mierzy liczba.
Pytanie Choice korzysta z mapy od jednej do 255 nazw opcji i ich opisów; opisy mogą być null. Zwracany wybór to dostarczona opcja o najwyższym prawdopodobieństwie. Wynik zawiera również prawdopodobieństwo każdej opcji i pewność. Zdefiniuj odrębne znaczenia kategorii i uwzględnij kategorię zastępczą, gdy część wejść znajdzie się poza konkretnymi opcjami. Krótkie klucze wyjściowe mogą identyfikować kategorie, a pełniejsze opisy wyznaczać ich granice.
Instrukcja kierowania może odróżniać problem z dostępem, pytanie o produkt i zgłoszoną wadę. Określ znaczenie każdej opcji i podaj wiadomość wymagającą skierowania. Wyjściem jest wybrana kategoria z rozkładem, a nie instrukcja, która już zmieniła kolejkę lub skontaktowała się z innym systemem. Przy niejednoznacznym przypadku analizuj konkurujące prawdopodobieństwa, zamiast interpretować zwycięską etykietę jako dowód pewności.
Pytanie Score korzysta z uporządkowanej tablicy od jednego do dziesięciu opisów poziomów, zaczynając od poziomu 0. Ocena jest średnią indeksów poziomów ważoną prawdopodobieństwami i może znajdować się między poziomami. Odpowiedź zawiera legendę, prawdopodobieństwa poszczególnych poziomów i pewność. Zdefiniuj kolejność oraz kryteria każdego poziomu, na przykład brak natychmiastowych skutków, problem z wykonalną alternatywą i całkowicie zablokowane zadanie.
Ułamkowa oczekiwana ocena przydaje się do ustalania priorytetów lub agregacji. Różni się od wyboru pojedynczego najbardziej prawdopodobnego poziomu. Zachowaj legendę z liczbą, aby oceny nie interpretowano według niezwiązanej skali. Pewność dla Choice i Score jest raportowana osobno w zakresie od 0 do 1; odpowiedni przewodnik nie definiuje jej jako tożsamej z największym prawdopodobieństwem opcji ani nie podaje uniwersalnego wzoru do jej odtworzenia.
Jeden materiał może wspierać niezależne pytania o kategorię, pilność i warunek. Zadanie przeglądu dokumentu może pytać, czy wymagany temat jest obecny, wybierać jego kategorię i oceniać trafność na opisanych poziomach. Używaj wyłącznie materiału źródłowego dostępnego w stanie, z kryteriami związanymi z następną decyzją potrzebną w procesie. Jeśli działanie wymaga wcześniejszego wyniku, uwidocznij go w materiale następnego kroku, zamiast zakładać, że pytania tworzą ukrytą sekwencję.
Odpowiedź zwraca nazwę modelu i mapę answers z kluczami odpowiadającymi dostarczonym nazwom pytań. Prawdopodobieństwa Choice używają nazw opcji; prawdopodobieństwa Score — indeksów zapisanych jako ciągi znaków, z legendą objaśniającą te indeksy. Zachowaj powiązanie identyfikatora stanu, definicji pytań i typowanych odpowiedzi. Tworzy to interpretowalny artefakt klasyfikacyjny lub oceniający zamiast liczby oderwanej od faktów, które ją wytworzyły.
Inception dokumentuje Mercury Decide przez dedykowany interfejs decyzyjny. Nie obsługuje on interfejsów producenta do uzupełniania czatu, przesyłania strumieniowego ani wywoływania narzędzi, więc nie należy przenosić na ten model możliwości profili Mercury do rozumowania, głosu i generowania kodu. Przewodnik decyzyjny określa liczbę opcji i poziomów, ale nie podaje liczbowego limitu tokenów stanu ani maksymalnej liczby pytań; skupiaj wspólny materiał na ocenianych pytaniach.
Oceniaj prawdopodobieństwa i granice kategorii na reprezentatywnym oznaczonym materiale z docelowego zadania. Sprawdzaj graniczne odpowiedzi w odniesieniu do stanu i zachowuj informację o brakach, zamiast zastępować je wymyślonymi faktami. Użyteczny wynik Mercury Decide daje zamkniętą decyzję, jej prawdopodobieństwa i definicje potrzebne do zrozumienia; otaczająca aplikacja określa, jak ten wynik staje się kierowaniem, ustalaniem priorytetów lub wynikiem przeglądu.
POST /v1/systemonetextdecisions| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity inception/mercury-decide:free | Domyślnie— |
Poleprovider | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions | Typobject | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polesession_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestate | Typschema | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletrace | Typschema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poleuser | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.type | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity noul, choice, score | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.instructions | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: choice/score: wymagane; noul: opcjonalne. Kryteria choice są obiektem; score jest tablicą z minItems1. | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.true | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— |
Polequestions.<id>.criteria.false | Typstring|object|array | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul | Domyślnie— |
noul · Wymagane: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Wymagane: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Wymagane: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, state, questions |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider, session_id, trace, user |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous
Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "inception/mercury-decide:free",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowywana jest każda odpowiedź przypisana do podanego identyfikatora pytania wraz z dokładnym typem, wartością noul/choice/score, pewnością, prawdopodobieństwami i legendą. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu.
Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polemodel | Typstring |
Poleid | Typstring |
Poleprovider | Typstring |
Poleanswers.<id>.type | Typstring |
Poleanswers.<id>.noul | Typnumber |
Poleanswers.<id>.choice | Typstring |
Poleanswers.<id>.score | Typnumber |
Poleanswers.<id>.confidence | Typnumber |
Poleanswers.<id>.probabilities | Typobject |
Poleanswers.<id>.legend | Typobject |
Poleusage.input_tokens | Typinteger |
Poleusage.output_tokens | Typinteger |
Poleusage.cost | Typnumber |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość | Następny krokPopraw wskazane pole żądania. |
Ailoot Ultra inception/mercury-decide:free
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.