Microsoft: Microsoft-Decision-1

Microsoft-Decision-1 to model Microsoft do oceniania decyzji w klasyfikacji, kierowaniu, ustalaniu priorytetów i ewaluacji. Czyta dostarczony tekst lub JSON i zwraca prawdopodobieństwa, wybraną opcję lub ocenę w uporządkowanej skali, dając logice aplikacji ustrukturyzowany wynik zamiast wygenerowanego tekstu.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone microsoft/microsoft-decision-1

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Microsoft-Decision-1 jest przeznaczony do decyzji dotyczących dostarczonej treści: wyboru etykiety, sprawdzenia warunku lub przypisania oceny. Microsoft dodatkowo wytrenował Qwen3.5-9B do tego wyspecjalizowanego zadania oceniania. Wynikiem jest osąd liczbowy, którego aplikacja może użyć bezpośrednio, zamiast rozmowy, dokumentu lub pisemnego wyjaśnienia.

Stałe wybory i jasne typy pytań

Producent opisuje trzy rodzaje pytań. Pytanie binarne zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1 dla zdefiniowanego warunku. Pytanie choice wybiera jedną opcję i zwraca prawdopodobieństwo każdego kandydata. Pytanie oceniające umieszcza element na uporządkowanej skali i zwraca wartość ważoną prawdopodobieństwami, która może znajdować się między poziomami skali.

Użyj pytania binarnego, gdy proces musi sprawdzić warunek, na przykład czy odpowiedź zawiera obietnicę działania. Użyj pytania choice do przypisania zgłoszenia do znanej kategorii. Użyj oceny do uporządkowania kolejki przeglądu lub ocenienia odpowiedzi według zdefiniowanej rubryki. Te zadania różnią się wynikiem potrzebnym aplikacji, dlatego wybierz typ pytania przed przygotowaniem wejścia.

Przygotowanie materiału i opcji

Model czyta dostarczony stan wyrażony tekstem lub JSON-em wraz z ograniczonymi pytaniami i instrukcjami. Uwzględnij materiał decydujący o wyniku i jasno zdefiniuj kryteria. Dla klasyfikatora zgłoszeń podaj wiadomość i znaczące opisy dozwolonych miejsc docelowych. Dla kontroli jakości podaj proponowaną odpowiedź, pierwotne zadanie i rubrykę, zamiast prosić o niewyjaśnioną ogólną ocenę jakości.

Kilka pytań może współdzielić ten sam materiał. Jedno zgłoszenie może wymagać miejsca docelowego, poziomu pilności i kontroli powtórnego kontaktu. Powiązanie tych decyzji z tym samym dostarczonym materiałem ułatwia interpretację wyniku. Sformułowanie pytania i różnice między opcjami nadal mają znaczenie: nakładające się etykiety lub brakujące dowody mogą wytworzyć pozornie precyzyjną ocenę słabo zdefiniowanego zadania.

Pewność i kontrola procesu

Microsoft traktuje prawdopodobieństwa jako użyteczne sygnały pewności przy decydowaniu, czy działać, odroczyć działanie lub poprosić o przegląd. Ustalaj progi na podstawie reprezentatywnych oznaczonych przypadków z własnych zadań. Próg akceptacji nieszkodliwego przypisania kategorii może różnić się od progu działania o kosztownym fałszywie dodatnim wyniku. Jawna opcja niepewności pozwala klasyfikatorowi uniknąć wymuszonego nieuzasadnionego wyboru.

W przypadku oceny uporządkowanej używaj wyniku do porównywania elementów lub stosowania zmierzonego progu; nie jest on niezależnie zweryfikowaną bezwzględną oceną jakości. Sprawdzaj, czy parafraza pytania lub zmiana kolejności opcji zmienia decyzję. Nadaje to zwracanej ocenie konkretne znaczenie dla aplikacji, która z niej korzysta.

Praktyczne zastosowania modelu decyzyjnego

Agent może używać ograniczonej decyzji do wyboru następnego działania, proces dokumentowy może klasyfikować przychodzący materiał, a etap ewaluacji może zaakceptować, poprawić lub eskalować wygenerowany wynik. Microsoft opisuje również analizę intencji, kierowanie incydentami, trafność wyszukiwania i oznaczanie danych jako zastosowania. Model generatywny pozostaje odpowiednim komponentem, gdy wymaganym artefaktem jest podsumowanie, wyjaśnienie, przepisany tekst lub kod; model decyzyjny może wybrać następny etap przetwarzania.

W projekcie Ailoot API zacznij od konkretnej decyzji i zdefiniuj materiał, dozwolone odpowiedzi oraz działanie związane z każdym wynikiem. Uwzględnij udokumentowaną wrażliwość modelu na sformułowania i brak pisemnego uzasadnienia. Oceń decyzje względem rzeczywistych etykiet zadania i analizuj niepewne przypadki, zanim potraktujesz pewność jako automatyczne pozwolenie na działanie.

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone microsoft/microsoft-decision-1

microsoft/microsoft-decision-1

Microsoft /microsoft/microsoft-decision-1

Start

Akceptowane dane wejściowe: Tekst
Wyniki: decisions

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone

Wejście: text
Wyjście: decisions
Format wyjściowy: json

Pole	Typ	Wymaganie	Wartości i limity	Domyślnie
Pole`model`	Typ`string`	WymaganieWymagane	Wartości i limity microsoft/microsoft-decision-1	Domyślnie—
Pole`provider`	Typ`schema`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`questions`	Typ`object`	WymaganieWymagane	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`session_id`	Typ`string`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`state`	Typ`schema`	WymaganieWymagane	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`trace`	Typ`schema`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`user`	Typ`string`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`questions.<id>.type`	Typ`string`	WymaganieWymagane	Wartości i limity noul, choice, score	Domyślnie—
Pole`questions.<id>.instructions`	Typ`string\|object\|array`	WymaganieWymagane	Wartości i limity	Domyślnie—
Pole`questions.<id>.criteria`	Typ`object\|array`	WymaganieOpcjonalne	Wartości i limity Warunki: choice/score: wymagane; noul: opcjonalne. Kryteria choice są obiektem; score jest tablicą z minItems1.	Domyślnie—
Pole`questions.<id>.criteria.true`	Typ`string\|object\|array`	WymaganieWymagane	Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul	Domyślnie—
Pole`questions.<id>.criteria.false`	Typ`string\|object\|array`	WymaganieWymagane	Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazano obiekt kryteriów noul	Domyślnie—

Kombinacje materiałów wejściowych

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

Parametry i cykl życia metody

Parametr	Kontrakt
Parametr`content_type`	Kontraktapplication/json
Parametr`required`	Kontraktmodel, state, questions
Parametr`material_types`	Kontrakttext
Parametr`optional_controls`	Kontraktprovider, session_id, trace, user
Parametr`multimodal_input_binding`	Kontraktnull

Cykl życia: synchronous

Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki: Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex: Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania: Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

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 $0.000084 / 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 $0.000084 / 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 →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · System One

Zachowana oficjalna struktura żądania; przykład z dokumentacjiUżyj rzeczywistych materiałów do swojego żądania i zachowaj kompletny wynik

{
  "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."
  }
}

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

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · System One

json

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

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.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST.

Pola odpowiedzi

Pole	Typ
Pole`model`	Typstring
Pole`id`	Typstring
Pole`provider`	Typstring
Pole`answers.<id>.type`	Typstring
Pole`answers.<id>.noul`	Typnumber
Pole`answers.<id>.choice`	Typstring
Pole`answers.<id>.score`	Typnumber
Pole`answers.<id>.confidence`	Typnumber
Pole`answers.<id>.probabilities`	Typobject
Pole`answers.<id>.legend`	Typobject
Pole`usage.input_tokens`	Typinteger
Pole`usage.output_tokens`	Typinteger
Pole`usage.cost`	Typnumber

Błędy i dalsze kroki

Odpowiedź	Warunek	Następny krok
Odpowiedź400 · `invalid_request_error`	WarunekNieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość	Następny krokPopraw wskazane pole żądania.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra microsoft/microsoft-decision-1

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

microsoft/microsoft-decision-1

FAQ · Microsoft: Microsoft-Decision-1

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?: POST /v1/systemone · microsoft/microsoft-decision-1: text → decisions
Jakich pól używa żądanie?: POST /v1/systemone · microsoft/microsoft-decision-1: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

Microsoft: Microsoft-Decision-1