O Mercury Decide é o modelo da Inception para decisões estruturadas sobre evidência fornecida. Combina um estado partilhado com perguntas nomeadas e devolve respostas tipadas com probabilidades. O resultado pode ser uma categoria selecionada, uma probabilidade estimada de sim/não ou uma posição numa escala definida. Este perfil serve uma decisão delimitada que o software consegue interpretar; a sua interface documentada não gera uma resposta de conversa livre.
O pedido do produtor contém um modelo, um estado e um mapa não vazio de perguntas. Os nomes das perguntas são preservados no mapa de respostas. Forneça a informação necessária para avaliar cada pergunta e dê às perguntas nomes que reflitam os resultados que o fluxo de trabalho utiliza, como category, priority ou needs_follow_up. Várias perguntas avaliam a mesma evidência de forma independente. Estarem no mesmo pedido não faz com que uma pergunta posterior dependa de uma resposta anterior.
O exemplo da Inception utiliza um objeto JSON para o estado. O guia permite também cadeias de caracteres, objetos ou matrizes no estado, nas instruções e nas descrições dos critérios, sendo as instruções opcionais ou null. Preserve a estrutura útil quando a evidência já é composta por campos e mantenha um documento ou mensagem identificável ao fornecer texto. Num caso de suporte, inclua o pedido real e os factos relevantes, em vez de um pedido para deduzir o contexto em falta.
Uma pergunta noul representa uma condição de sim/não. A sua saída é uma probabilidade de 0 a 1 de que a resposta positiva se aplica. Descrições opcionais de verdadeiro e falso podem especificar o que conta de cada lado da pergunta. Por exemplo, pergunte se uma mensagem pede explicitamente uma substituição e distinga isso de uma reclamação geral sobre o artigo. A probabilidade fornece um juízo numérico; a aplicação escolhe o limiar e a ação resultante no fluxo de trabalho.
Mantenha a condição suficientemente restrita para que a evidência a possa resolver. Se uma pergunta misturar se o utilizador quer ajuda, se um artigo tem defeito e se o caso é urgente, separe essas condições. Conserve a probabilidade devolvida com a definição da pergunta, para que um revisor posterior possa perceber o que o número realmente mede.
Uma pergunta Choice utiliza um mapa de uma a 255 nomes de opções e descrições; as descrições podem ser null. A escolha devolvida é a opção fornecida com maior probabilidade. O resultado contém também uma probabilidade para cada opção e a confiança. Defina significados distintos para as categorias e inclua uma categoria de recurso quando algumas entradas ficarem fora das opções específicas. Chaves de saída curtas podem identificar as categorias, enquanto descrições mais completas estabelecem os limites entre elas.
Uma especificação de encaminhamento pode distinguir um problema de acesso, uma pergunta sobre o produto e um defeito comunicado. Indique o significado de cada opção e forneça a mensagem que precisa de ser encaminhada. A saída é uma categoria selecionada com uma distribuição, e não uma instrução que já alterou uma fila ou contactou outro sistema. Examine as probabilidades concorrentes quando um caso for ambíguo, em vez de interpretar a etiqueta vencedora como prova de certeza.
Uma pergunta Score utiliza uma matriz ordenada de uma a dez descrições de níveis, começando no nível 0. A sua pontuação é a média dos índices dos níveis ponderada por probabilidades e pode ficar entre níveis. A resposta contém a legenda, as probabilidades por nível e a confiança. Defina a ordem e os critérios de cada nível, como ausência de impacto imediato, um problema com uma alternativa viável e uma tarefa totalmente bloqueada.
Uma pontuação esperada fracionária é útil para priorização ou agregação. É diferente de escolher o único nível mais provável. Mantenha a legenda junto do número, para que uma pontuação não seja interpretada numa escala não relacionada. A confiança para Choice e Score é comunicada separadamente, entre 0 e 1; o guia relevante não a define como idêntica à maior probabilidade de uma opção nem fornece uma fórmula universal para a reconstruir.
Uma única evidência pode suportar perguntas independentes de categoria, urgência e condição. Uma tarefa de revisão de documentos pode perguntar se um tema obrigatório está presente, escolher a respetiva categoria e classificar a sua relevância em níveis descritos. Utilize apenas material de origem disponível no estado, com critérios ligados à decisão de que o fluxo de trabalho precisa a seguir. Se uma ação exigir um resultado anterior, torne esse resultado explícito na evidência para o passo seguinte, em vez de assumir que as perguntas formam uma sequência oculta.
A resposta devolve o nome do modelo e um mapa de respostas indexado pelos nomes das perguntas fornecidos. As probabilidades de Choice utilizam os nomes das opções; as probabilidades de Score utilizam índices em cadeia de caracteres, com a legenda a explicar esses índices. Mantenha associados o identificador do estado, as definições das perguntas e as respostas tipadas. Isto produz um artefacto de classificação ou avaliação interpretável, em vez de um número desligado dos factos que o geraram.
A Inception documenta o Mercury Decide através da sua interface de decisão dedicada. Este modelo não suporta as interfaces de conclusão de conversas, transmissão em fluxo ou chamada de ferramentas do fabricante, pelo que as capacidades dos perfis de raciocínio, voz e geração de código do Mercury não devem ser transpostas para este modelo. O guia de decisão especifica o número de opções e de níveis, mas não indica um limite numérico de tokens do estado nem um teto para o número de perguntas; mantenha a evidência partilhada centrada nas perguntas em avaliação.
Avalie as probabilidades e os limites entre categorias com material etiquetado representativo da tarefa pretendida. Reveja as respostas limítrofes face ao estado e mantenha a informação em falta assinalada como tal, em vez de a substituir por factos inventados. Um resultado útil do Mercury Decide apresenta uma decisão fechada, as respetivas probabilidades e as definições necessárias para a compreender; a aplicação envolvente determina como esse resultado se converte em encaminhamento, priorização ou resultado de revisão.
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Estarem no mesmo pedido não faz com que uma pergunta posterior dependa de uma resposta anterior.\n\nO exemplo da Inception utiliza um objeto JSON para o estado. O guia permite também cadeias de caracteres, objetos ou matrizes no estado, nas instruções e nas descrições dos critérios, sendo as instruções opcionais ou null. Preserve a estrutura útil quando a evidência já é composta por campos e mantenha um documento ou mensagem identificável ao fornecer texto. Num caso de suporte, inclua o pedido real e os factos relevantes, em vez de um pedido para deduzir o contexto em falta.\n\n### Noul: uma resposta positiva estimada\n\nUma pergunta noul representa uma condição de sim/não. A sua saída é uma probabilidade de 0 a 1 de que a resposta positiva se aplica. Descrições opcionais de verdadeiro e falso podem especificar o que conta de cada lado da pergunta. Por exemplo, pergunte se uma mensagem pede explicitamente uma substituição e distinga isso de uma reclamação geral sobre o artigo. A probabilidade fornece um juízo numérico; a aplicação escolhe o limiar e a ação resultante no fluxo de trabalho.\n\nMantenha a condição suficientemente restrita para que a evidência a possa resolver. Se uma pergunta misturar se o utilizador quer ajuda, se um artigo tem defeito e se o caso é urgente, separe essas condições. Conserve a probabilidade devolvida com a definição da pergunta, para que um revisor posterior possa perceber o que o número realmente mede.\n\n### Choice: selecionar uma opção nomeada\n\nUma pergunta Choice utiliza um mapa de uma a 255 nomes de opções e descrições; as descrições podem ser null. A escolha devolvida é a opção fornecida com maior probabilidade. O resultado contém também uma probabilidade para cada opção e a confiança. Defina significados distintos para as categorias e inclua uma categoria de recurso quando algumas entradas ficarem fora das opções específicas. Chaves de saída curtas podem identificar as categorias, enquanto descrições mais completas estabelecem os limites entre elas.\n\nUma especificação de encaminhamento pode distinguir um problema de acesso, uma pergunta sobre o produto e um defeito comunicado. Indique o significado de cada opção e forneça a mensagem que precisa de ser encaminhada. A saída é uma categoria selecionada com uma distribuição, e não uma instrução que já alterou uma fila ou contactou outro sistema. Examine as probabilidades concorrentes quando um caso for ambíguo, em vez de interpretar a etiqueta vencedora como prova de certeza.\n\n### Score: uma posição esperada numa rubrica\n\nUma pergunta Score utiliza uma matriz ordenada de uma a dez descrições de níveis, começando no nível 0. A sua pontuação é a média dos índices dos níveis ponderada por probabilidades e pode ficar entre níveis. A resposta contém a legenda, as probabilidades por nível e a confiança. Defina a ordem e os critérios de cada nível, como ausência de impacto imediato, um problema com uma alternativa viável e uma tarefa totalmente bloqueada.\n\nUma pontuação esperada fracionária é útil para priorização ou agregação. É diferente de escolher o único nível mais provável. Mantenha a legenda junto do número, para que uma pontuação não seja interpretada numa escala não relacionada. A confiança para Choice e Score é comunicada separadamente, entre 0 e 1; o guia relevante não a define como idêntica à maior probabilidade de uma opção nem fornece uma fórmula universal para a reconstruir.\n\n### Preparar um resultado de decisão útil\n\nUma única evidência pode suportar perguntas independentes de categoria, urgência e condição. Uma tarefa de revisão de documentos pode perguntar se um tema obrigatório está presente, escolher a respetiva categoria e classificar a sua relevância em níveis descritos. Utilize apenas material de origem disponível no estado, com critérios ligados à decisão de que o fluxo de trabalho precisa a seguir. Se uma ação exigir um resultado anterior, torne esse resultado explícito na evidência para o passo seguinte, em vez de assumir que as perguntas formam uma sequência oculta.\n\nA resposta devolve o nome do modelo e um mapa de respostas indexado pelos nomes das perguntas fornecidos. As probabilidades de Choice utilizam os nomes das opções; as probabilidades de Score utilizam índices em cadeia de caracteres, com a legenda a explicar esses índices. Mantenha associados o identificador do estado, as definições das perguntas e as respostas tipadas. Isto produz um artefacto de classificação ou avaliação interpretável, em vez de um número desligado dos factos que o geraram.\n\n### Âmbito e limites da interface\n\nA Inception documenta o Mercury Decide através da sua interface de decisão dedicada. Este modelo não suporta as interfaces de conclusão de conversas, transmissão em fluxo ou chamada de ferramentas do fabricante, pelo que as capacidades dos perfis de raciocínio, voz e geração de código do Mercury não devem ser transpostas para este modelo. O guia de decisão especifica o número de opções e de níveis, mas não indica um limite numérico de tokens do estado nem um teto para o número de perguntas; mantenha a evidência partilhada centrada nas perguntas em avaliação.\n\nAvalie as probabilidades e os limites entre categorias com material etiquetado representativo da tarefa pretendida. Reveja as respostas limítrofes face ao estado e mantenha a informação em falta assinalada como tal, em vez de a substituir por factos inventados. Um resultado útil do Mercury Decide apresenta uma decisão fechada, as respetivas probabilidades e as definições necessárias para a compreender; a aplicação envolvente determina como esse resultado se converte em encaminhamento, priorização ou resultado de revisão.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b64ec2c0823ab6ec263611916103a9bc56bbc114aed3c3b5dbf906ab6d6273a1", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "inception/mercury-decide:freeO Mercury Decide avalia evidência partilhada em texto ou JSON face a perguntas nomeadas e devolve escolhas tipadas, probabilidades de sim/não ou pontuações fracionárias numa rubrica. A Inception documenta um fluxo de decisão dedicado com até 255 opções Choice e dez níveis Score.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
O Mercury Decide é o modelo da Inception para decisões estruturadas sobre evidência fornecida. Combina um estado partilhado com perguntas nomeadas e devolve respostas tipadas com probabilidades. O resultado pode ser uma categoria selecionada, uma probabilidade estimada de sim/não ou uma posição numa escala definida. Este perfil serve uma decisão delimitada que o software consegue interpretar; a sua interface documentada não gera uma resposta de conversa livre.
O pedido do produtor contém um modelo, um estado e um mapa não vazio de perguntas. Os nomes das perguntas são preservados no mapa de respostas. Forneça a informação necessária para avaliar cada pergunta e dê às perguntas nomes que reflitam os resultados que o fluxo de trabalho utiliza, como category, priority ou needs_follow_up. Várias perguntas avaliam a mesma evidência de forma independente. Estarem no mesmo pedido não faz com que uma pergunta posterior dependa de uma resposta anterior.
O exemplo da Inception utiliza um objeto JSON para o estado. O guia permite também cadeias de caracteres, objetos ou matrizes no estado, nas instruções e nas descrições dos critérios, sendo as instruções opcionais ou null. Preserve a estrutura útil quando a evidência já é composta por campos e mantenha um documento ou mensagem identificável ao fornecer texto. Num caso de suporte, inclua o pedido real e os factos relevantes, em vez de um pedido para deduzir o contexto em falta.
Uma pergunta noul representa uma condição de sim/não. A sua saída é uma probabilidade de 0 a 1 de que a resposta positiva se aplica. Descrições opcionais de verdadeiro e falso podem especificar o que conta de cada lado da pergunta. Por exemplo, pergunte se uma mensagem pede explicitamente uma substituição e distinga isso de uma reclamação geral sobre o artigo. A probabilidade fornece um juízo numérico; a aplicação escolhe o limiar e a ação resultante no fluxo de trabalho.
Mantenha a condição suficientemente restrita para que a evidência a possa resolver. Se uma pergunta misturar se o utilizador quer ajuda, se um artigo tem defeito e se o caso é urgente, separe essas condições. Conserve a probabilidade devolvida com a definição da pergunta, para que um revisor posterior possa perceber o que o número realmente mede.
Uma pergunta Choice utiliza um mapa de uma a 255 nomes de opções e descrições; as descrições podem ser null. A escolha devolvida é a opção fornecida com maior probabilidade. O resultado contém também uma probabilidade para cada opção e a confiança. Defina significados distintos para as categorias e inclua uma categoria de recurso quando algumas entradas ficarem fora das opções específicas. Chaves de saída curtas podem identificar as categorias, enquanto descrições mais completas estabelecem os limites entre elas.
Uma especificação de encaminhamento pode distinguir um problema de acesso, uma pergunta sobre o produto e um defeito comunicado. Indique o significado de cada opção e forneça a mensagem que precisa de ser encaminhada. A saída é uma categoria selecionada com uma distribuição, e não uma instrução que já alterou uma fila ou contactou outro sistema. Examine as probabilidades concorrentes quando um caso for ambíguo, em vez de interpretar a etiqueta vencedora como prova de certeza.
Uma pergunta Score utiliza uma matriz ordenada de uma a dez descrições de níveis, começando no nível 0. A sua pontuação é a média dos índices dos níveis ponderada por probabilidades e pode ficar entre níveis. A resposta contém a legenda, as probabilidades por nível e a confiança. Defina a ordem e os critérios de cada nível, como ausência de impacto imediato, um problema com uma alternativa viável e uma tarefa totalmente bloqueada.
Uma pontuação esperada fracionária é útil para priorização ou agregação. É diferente de escolher o único nível mais provável. Mantenha a legenda junto do número, para que uma pontuação não seja interpretada numa escala não relacionada. A confiança para Choice e Score é comunicada separadamente, entre 0 e 1; o guia relevante não a define como idêntica à maior probabilidade de uma opção nem fornece uma fórmula universal para a reconstruir.
Uma única evidência pode suportar perguntas independentes de categoria, urgência e condição. Uma tarefa de revisão de documentos pode perguntar se um tema obrigatório está presente, escolher a respetiva categoria e classificar a sua relevância em níveis descritos. Utilize apenas material de origem disponível no estado, com critérios ligados à decisão de que o fluxo de trabalho precisa a seguir. Se uma ação exigir um resultado anterior, torne esse resultado explícito na evidência para o passo seguinte, em vez de assumir que as perguntas formam uma sequência oculta.
A resposta devolve o nome do modelo e um mapa de respostas indexado pelos nomes das perguntas fornecidos. As probabilidades de Choice utilizam os nomes das opções; as probabilidades de Score utilizam índices em cadeia de caracteres, com a legenda a explicar esses índices. Mantenha associados o identificador do estado, as definições das perguntas e as respostas tipadas. Isto produz um artefacto de classificação ou avaliação interpretável, em vez de um número desligado dos factos que o geraram.
A Inception documenta o Mercury Decide através da sua interface de decisão dedicada. Este modelo não suporta as interfaces de conclusão de conversas, transmissão em fluxo ou chamada de ferramentas do fabricante, pelo que as capacidades dos perfis de raciocínio, voz e geração de código do Mercury não devem ser transpostas para este modelo. O guia de decisão especifica o número de opções e de níveis, mas não indica um limite numérico de tokens do estado nem um teto para o número de perguntas; mantenha a evidência partilhada centrada nas perguntas em avaliação.
Avalie as probabilidades e os limites entre categorias com material etiquetado representativo da tarefa pretendida. Reveja as respostas limítrofes face ao estado e mantenha a informação em falta assinalada como tal, em vez de a substituir por factos inventados. Um resultado útil do Mercury Decide apresenta uma decisão fechada, as respetivas probabilidades e as definições necessárias para a compreender; a aplicação envolvente determina como esse resultado se converte em encaminhamento, priorização ou resultado de revisão.
POST /v1/systemonetextdecisions| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites inception/mercury-decide:free | Predefinição— |
Campoprovider | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions | Tipoobject | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Camposession_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campostate | Tiposchema | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campotrace | Tiposchema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campouser | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.type | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites noul, choice, score | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.instructions | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: choice/score: obrigatório; noul: opcional. Os critérios de choice são um objeto; score é uma matriz com minItems1. | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria.true | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Objeto de critérios noul fornecido | Predefinição— |
Campoquestions.<id>.criteria.false | Tipostring|object|array | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Objeto de critérios noul fornecido | Predefinição— |
noul · Obrigatório: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Obrigatório: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Obrigatório: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, state, questions |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrooptional_controls | Contratoprovider, session_id, trace, user |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous
Envie o ID exato do modelo e conserve a resposta nativa completa.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Tokens de contexto, mais de | Tokens de contexto, até ao limite inclusive | Custo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, mais de— | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedido | Tabela de tarifas— | Tokens de contexto, mais de0 | Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superior | Custo Entrada · Tokens de entrada $0 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "inception/mercury-decide:free",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
É conservada cada resposta fornecida a um ID de pergunta, com o respetivo tipo exato, valor noul/choice/score, confiança, probabilidades e legenda. O JSON original completo é armazenado e devolvido apenas após a liquidação.
Conserve a operação original e a resposta completa/parcial; não repita o POST.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campomodel | Tipostring |
Campoid | Tipostring |
Campoprovider | Tipostring |
Campoanswers.<id>.type | Tipostring |
Campoanswers.<id>.noul | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.choice | Tipostring |
Campoanswers.<id>.score | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.confidence | Tiponumber |
Campoanswers.<id>.probabilities | Tipoobject |
Campoanswers.<id>.legend | Tipoobject |
Campousage.input_tokens | Tipointeger |
Campousage.output_tokens | Tipointeger |
Campousage.cost | Tiponumber |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampo obrigatório, representação ou valor inválido | Passo seguinteCorrija o campo indicado no pedido. |
Ailoot Ultra inception/mercury-decide:free
Use os caminhos dos métodos indicados acima.