Decider V1.1 27B là checkpoint quyết định cập nhật của Perplexity. Mô hình đánh giá nội dung được cung cấp theo một câu hỏi đã định nghĩa và tạo ra xác suất trên các đáp án hợp lệ. Bản phát hành gốc của mô hình có lớp đọc quyết định thay vì đầu sinh ngôn ngữ trên toàn bộ từ vựng. Kết quả hữu ích là một phân phối quyết định có giới hạn cùng đáp án đã được diễn giải, không phải lời giải thích mở hay phản hồi trò chuyện chung.
Perplexity xác định mô hình này là bản cập nhật của Decider V1 27B, giữ nguyên mô hình nền, với thay đổi ở thiết lập cơ chế chú ý và thêm dữ liệu huấn luyện. Mô hình nền của nó là Qwen3.8-27B. Phiên bản V1.1 cần giữ tên và cấu hình riêng thay vì được mô tả như một bản sao có thể hoán đổi của checkpoint trước đó.
Ví dụ đã công bố cung cấp một hàng dữ liệu chứa trạng thái và một câu hỏi lựa chọn có kiểu. Câu hỏi bao gồm chỉ dẫn và tiêu chí, trong đó các khóa là đáp án ngữ nghĩa và phần mô tả xác định khi nào mỗi đáp án được áp dụng. Mô hình dự đoán xác suất, sau đó hàm trợ giúp đáp án của nhà sản xuất diễn giải các xác suất đó cho câu hỏi. Ví dụ suy luận có thể xử lý một danh sách hàng, mỗi quyết định gắn với bằng chứng và câu hỏi của hàng tương ứng.
Với định tuyến yêu cầu, hãy cung cấp tin nhắn thực tế và ngữ cảnh liên quan, sau đó định nghĩa các bộ phận hoặc danh mục hiện có. Một tác vụ minh họa có thể phân biệt sự cố tích hợp, vấn đề truy cập và yêu cầu thông tin sản phẩm. Hãy làm cho mỗi phần mô tả đủ chính xác để phân xử trường hợp ranh giới, và giữ định nghĩa các phương án cùng kết quả. Khi đó, phân phối danh mục có thể hỗ trợ quyết định định tuyến hoặc bước rà soát khi các phương án vẫn sát nhau. Kết quả do mô hình chọn tự nó không thực thi hành động trong quy trình.
Bản triển khai gốc chấp nhận hình ảnh cùng với trạng thái và câu hỏi, dưới dạng tệp hình ảnh, hình ảnh trong bộ nhớ hoặc dữ liệu hình ảnh đã mã hóa. Với ảnh tài liệu hoặc ảnh chụp màn hình, hãy cung cấp bằng chứng hình ảnh và đặt một câu hỏi đóng có các phương án mô tả kết quả liên quan. Hãy chỉ ra đặc điểm nhìn thấy được có ý nghĩa quyết định và cung cấp ngữ cảnh văn bản cần thiết để diễn giải nó. Ví dụ, hãy phân loại xem một món hàng trong ảnh có thuộc một trong các danh mục sản phẩm đã cung cấp hay không, thay vì yêu cầu mô hình quyết định viết mô tả sản phẩm đầy đủ.
Bộ xử lý giữ nguyên tỷ lệ khung hình khi thay đổi kích thước và làm tròn các cạnh ảnh thành bội số của 32 pixel. Diện tích xử lý theo tài liệu bắt đầu từ 65,536 pixel và bị giới hạn bởi một mức tối đa có thể cấu hình; mặc định là 4,194,304 pixel, tức 2048 x 2048. Mỗi ô 32 x 32 đóng góp một token hình ảnh, nên mức mặc định đó cho phép tối đa 4,096 token hình ảnh cho một ảnh. Các số liệu này mô tả cách chuẩn bị hình ảnh gốc của nhà sản xuất, không phải quy ước tải lên chung của ứng dụng.
Bước chuẩn bị theo tài liệu yêu cầu văn bản và mọi hình ảnh trong một quyết định phải nằm trong 8,192 token. Đầu vào quá cỡ bị từ chối thay vì bị cắt bớt một cách ngầm định. Nhiều hình ảnh dùng chung ngân sách đó với trạng thái và câu hỏi dạng văn bản. Hãy giảm văn bản nguồn không liên quan hoặc mức giới hạn kích thước ảnh khi chuẩn bị một quyết định kết hợp, đồng thời giữ lại chi tiết quyết định đáp án.
Thiết lập huấn luyện và đánh giá được báo cáo giới hạn hình ảnh ở 512 x 512, tương ứng 262,144 pixel và tối đa 256 token hình ảnh. Mức giới hạn khi suy luận có thể cấu hình để giữ nhiều chi tiết hơn, nhưng thẻ mô hình cảnh báo rằng độ phân giải cao hơn nằm ngoài phân phối huấn luyện đó và tốn nhiều bộ nhớ cũng như thời gian xử lý hơn. Vì vậy, thiết lập ảnh lớn hơn không đảm bảo quyết định tốt hơn. Hãy giữ cách chuẩn bị đầu vào nhất quán với câu hỏi và kiểm tra xem đặc điểm hình ảnh cần thiết có được thể hiện rõ hay không.
Các lớp chú ý đầy đủ của checkpoint gốc dùng chế độ chú ý phi nhân quả đã được lưu, trong khi các lớp chú ý tuyến tính giữ hành vi riêng của chúng. Nhà sản xuất cho biết suy luận nhân quả mặc định không tái tạo được thiết lập đã được đánh giá. Bản triển khai dự đoán của họ áp dụng nhiệt độ hiệu chỉnh đã lưu; nếu dùng trực tiếp logits, nhiệt độ đó được áp dụng một lần và xác suất được chuẩn hóa trên các ứng viên hợp lệ hiện tại. Những chi tiết này thuộc về đúng hồ sơ quyết định này và cần được giữ nguyên khi diễn giải đầu ra dạng số.
Lớp đọc quyết định riêng biệt cũng phân biệt bản phát hành này với một bản xuất dạng sinh. Việc chuyển đổi sang giao diện sinh dựa trên từ vựng cần một phép ánh xạ rõ ràng và phải giữ nguyên hành vi của cơ chế chú ý. Hãy chuẩn bị các câu hỏi đóng cho hồ sơ quyết định gốc; dùng một mô hình sinh phù hợp khi tác vụ cần trò chuyện, mã, lời giải thích hoặc yêu cầu gọi công cụ.
Một sản phẩm cuối cùng hữu ích giữ trạng thái, câu hỏi, các đáp án được phép và phân phối kết quả gắn liền với nhau. Hãy định nghĩa câu hỏi xoay quanh bằng chứng thực sự có mặt, rà soát các trường hợp mơ hồ dựa trên bằng chứng đó và dùng các ví dụ có nhãn từ tác vụ dự kiến để quyết định đầu ra dạng số nên ảnh hưởng thế nào đến định tuyến hoặc phân loại. Mô hình cung cấp xác suất quyết định; tiêu chí và ứng dụng bao quanh xác định cách các xác suất đó trở thành hành động hữu ích hoặc nhãn được ghi nhận.
", "aboutText": "Decider V1.1 27B là checkpoint quyết định cập nhật của Perplexity. Mô hình đánh giá nội dung được cung cấp theo một câu hỏi đã định nghĩa và tạo ra xác suất trên các đáp án hợp lệ. Bản phát hành gốc của mô hình có lớp đọc quyết định thay vì đầu sinh ngôn ngữ trên toàn bộ từ vựng. Kết quả hữu ích là một phân phối quyết định có giới hạn cùng đáp án đã được diễn giải, không phải lời giải thích mở hay phản hồi trò chuyện chung.\n\n### Những thay đổi trong phiên bản V1.1\n\nPerplexity xác định mô hình này là bản cập nhật của Decider V1 27B, giữ nguyên mô hình nền, với thay đổi ở thiết lập cơ chế chú ý và thêm dữ liệu huấn luyện. Mô hình nền của nó là Qwen3.8-27B. Phiên bản V1.1 cần giữ tên và cấu hình riêng thay vì được mô tả như một bản sao có thể hoán đổi của checkpoint trước đó.\n\n### Trạng thái, câu hỏi và đáp án hợp lệ\n\nVí dụ đã công bố cung cấp một hàng dữ liệu chứa trạng thái và một câu hỏi lựa chọn có kiểu. Câu hỏi bao gồm chỉ dẫn và tiêu chí, trong đó các khóa là đáp án ngữ nghĩa và phần mô tả xác định khi nào mỗi đáp án được áp dụng. Mô hình dự đoán xác suất, sau đó hàm trợ giúp đáp án của nhà sản xuất diễn giải các xác suất đó cho câu hỏi. Ví dụ suy luận có thể xử lý một danh sách hàng, mỗi quyết định gắn với bằng chứng và câu hỏi của hàng tương ứng.\n\nVới định tuyến yêu cầu, hãy cung cấp tin nhắn thực tế và ngữ cảnh liên quan, sau đó định nghĩa các bộ phận hoặc danh mục hiện có. Một tác vụ minh họa có thể phân biệt sự cố tích hợp, vấn đề truy cập và yêu cầu thông tin sản phẩm. Hãy làm cho mỗi phần mô tả đủ chính xác để phân xử trường hợp ranh giới, và giữ định nghĩa các phương án cùng kết quả. Khi đó, phân phối danh mục có thể hỗ trợ quyết định định tuyến hoặc bước rà soát khi các phương án vẫn sát nhau. Kết quả do mô hình chọn tự nó không thực thi hành động trong quy trình.\n\n### Bằng chứng văn bản và hình ảnh\n\nBản triển khai gốc chấp nhận hình ảnh cùng với trạng thái và câu hỏi, dưới dạng tệp hình ảnh, hình ảnh trong bộ nhớ hoặc dữ liệu hình ảnh đã mã hóa. Với ảnh tài liệu hoặc ảnh chụp màn hình, hãy cung cấp bằng chứng hình ảnh và đặt một câu hỏi đóng có các phương án mô tả kết quả liên quan. Hãy chỉ ra đặc điểm nhìn thấy được có ý nghĩa quyết định và cung cấp ngữ cảnh văn bản cần thiết để diễn giải nó. Ví dụ, hãy phân loại xem một món hàng trong ảnh có thuộc một trong các danh mục sản phẩm đã cung cấp hay không, thay vì yêu cầu mô hình quyết định viết mô tả sản phẩm đầy đủ.\n\nBộ xử lý giữ nguyên tỷ lệ khung hình khi thay đổi kích thước và làm tròn các cạnh ảnh thành bội số của 32 pixel. Diện tích xử lý theo tài liệu bắt đầu từ 65,536 pixel và bị giới hạn bởi một mức tối đa có thể cấu hình; mặc định là 4,194,304 pixel, tức 2048 x 2048. Mỗi ô 32 x 32 đóng góp một token hình ảnh, nên mức mặc định đó cho phép tối đa 4,096 token hình ảnh cho một ảnh. Các số liệu này mô tả cách chuẩn bị hình ảnh gốc của nhà sản xuất, không phải quy ước tải lên chung của ứng dụng.\n\n### Giới hạn đầu vào kết hợp và phạm vi độ phân giải\n\nBước chuẩn bị theo tài liệu yêu cầu văn bản và mọi hình ảnh trong một quyết định phải nằm trong 8,192 token. Đầu vào quá cỡ bị từ chối thay vì bị cắt bớt một cách ngầm định. Nhiều hình ảnh dùng chung ngân sách đó với trạng thái và câu hỏi dạng văn bản. Hãy giảm văn bản nguồn không liên quan hoặc mức giới hạn kích thước ảnh khi chuẩn bị một quyết định kết hợp, đồng thời giữ lại chi tiết quyết định đáp án.\n\nThiết lập huấn luyện và đánh giá được báo cáo giới hạn hình ảnh ở 512 x 512, tương ứng 262,144 pixel và tối đa 256 token hình ảnh. Mức giới hạn khi suy luận có thể cấu hình để giữ nhiều chi tiết hơn, nhưng thẻ mô hình cảnh báo rằng độ phân giải cao hơn nằm ngoài phân phối huấn luyện đó và tốn nhiều bộ nhớ cũng như thời gian xử lý hơn. Vì vậy, thiết lập ảnh lớn hơn không đảm bảo quyết định tốt hơn. Hãy giữ cách chuẩn bị đầu vào nhất quán với câu hỏi và kiểm tra xem đặc điểm hình ảnh cần thiết có được thể hiện rõ hay không.\n\n### Cơ chế chú ý, lớp đọc quyết định và hiệu chỉnh xác suất\n\nCác lớp chú ý đầy đủ của checkpoint gốc dùng chế độ chú ý phi nhân quả đã được lưu, trong khi các lớp chú ý tuyến tính giữ hành vi riêng của chúng. Nhà sản xuất cho biết suy luận nhân quả mặc định không tái tạo được thiết lập đã được đánh giá. Bản triển khai dự đoán của họ áp dụng nhiệt độ hiệu chỉnh đã lưu; nếu dùng trực tiếp logits, nhiệt độ đó được áp dụng một lần và xác suất được chuẩn hóa trên các ứng viên hợp lệ hiện tại. Những chi tiết này thuộc về đúng hồ sơ quyết định này và cần được giữ nguyên khi diễn giải đầu ra dạng số.\n\nLớp đọc quyết định riêng biệt cũng phân biệt bản phát hành này với một bản xuất dạng sinh. Việc chuyển đổi sang giao diện sinh dựa trên từ vựng cần một phép ánh xạ rõ ràng và phải giữ nguyên hành vi của cơ chế chú ý. Hãy chuẩn bị các câu hỏi đóng cho hồ sơ quyết định gốc; dùng một mô hình sinh phù hợp khi tác vụ cần trò chuyện, mã, lời giải thích hoặc yêu cầu gọi công cụ.\n\nMột sản phẩm cuối cùng hữu ích giữ trạng thái, câu hỏi, các đáp án được phép và phân phối kết quả gắn liền với nhau. Hãy định nghĩa câu hỏi xoay quanh bằng chứng thực sự có mặt, rà soát các trường hợp mơ hồ dựa trên bằng chứng đó và dùng các ví dụ có nhãn từ tác vụ dự kiến để quyết định đầu ra dạng số nên ảnh hưởng thế nào đến định tuyến hoặc phân loại. Mô hình cung cấp xác suất quyết định; tiêu chí và ứng dụng bao quanh xác định cách các xác suất đó trở thành hành động hữu ích hoặc nhãn được ghi nhận.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b95b640e482b2d03c87e2bc86bdab22c016a535adc736c156e483a148a0d33bc", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "perplexity/pplx-decider-v1.1-27bDecider V1.1 27B của Perplexity đánh giá một trạng thái và câu hỏi được cung cấp rồi trả về xác suất trên các đáp án được phép. Checkpoint quyết định gốc của mô hình hỗ trợ văn bản và hình ảnh, với lớp đọc quyết định chuyên dụng và các giới hạn chuẩn bị đầu vào được tài liệu hóa, thay vì một quy ước sinh văn bản tự do.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Decider V1.1 27B là checkpoint quyết định cập nhật của Perplexity. Mô hình đánh giá nội dung được cung cấp theo một câu hỏi đã định nghĩa và tạo ra xác suất trên các đáp án hợp lệ. Bản phát hành gốc của mô hình có lớp đọc quyết định thay vì đầu sinh ngôn ngữ trên toàn bộ từ vựng. Kết quả hữu ích là một phân phối quyết định có giới hạn cùng đáp án đã được diễn giải, không phải lời giải thích mở hay phản hồi trò chuyện chung.
Perplexity xác định mô hình này là bản cập nhật của Decider V1 27B, giữ nguyên mô hình nền, với thay đổi ở thiết lập cơ chế chú ý và thêm dữ liệu huấn luyện. Mô hình nền của nó là Qwen3.8-27B. Phiên bản V1.1 cần giữ tên và cấu hình riêng thay vì được mô tả như một bản sao có thể hoán đổi của checkpoint trước đó.
Ví dụ đã công bố cung cấp một hàng dữ liệu chứa trạng thái và một câu hỏi lựa chọn có kiểu. Câu hỏi bao gồm chỉ dẫn và tiêu chí, trong đó các khóa là đáp án ngữ nghĩa và phần mô tả xác định khi nào mỗi đáp án được áp dụng. Mô hình dự đoán xác suất, sau đó hàm trợ giúp đáp án của nhà sản xuất diễn giải các xác suất đó cho câu hỏi. Ví dụ suy luận có thể xử lý một danh sách hàng, mỗi quyết định gắn với bằng chứng và câu hỏi của hàng tương ứng.
Với định tuyến yêu cầu, hãy cung cấp tin nhắn thực tế và ngữ cảnh liên quan, sau đó định nghĩa các bộ phận hoặc danh mục hiện có. Một tác vụ minh họa có thể phân biệt sự cố tích hợp, vấn đề truy cập và yêu cầu thông tin sản phẩm. Hãy làm cho mỗi phần mô tả đủ chính xác để phân xử trường hợp ranh giới, và giữ định nghĩa các phương án cùng kết quả. Khi đó, phân phối danh mục có thể hỗ trợ quyết định định tuyến hoặc bước rà soát khi các phương án vẫn sát nhau. Kết quả do mô hình chọn tự nó không thực thi hành động trong quy trình.
Bản triển khai gốc chấp nhận hình ảnh cùng với trạng thái và câu hỏi, dưới dạng tệp hình ảnh, hình ảnh trong bộ nhớ hoặc dữ liệu hình ảnh đã mã hóa. Với ảnh tài liệu hoặc ảnh chụp màn hình, hãy cung cấp bằng chứng hình ảnh và đặt một câu hỏi đóng có các phương án mô tả kết quả liên quan. Hãy chỉ ra đặc điểm nhìn thấy được có ý nghĩa quyết định và cung cấp ngữ cảnh văn bản cần thiết để diễn giải nó. Ví dụ, hãy phân loại xem một món hàng trong ảnh có thuộc một trong các danh mục sản phẩm đã cung cấp hay không, thay vì yêu cầu mô hình quyết định viết mô tả sản phẩm đầy đủ.
Bộ xử lý giữ nguyên tỷ lệ khung hình khi thay đổi kích thước và làm tròn các cạnh ảnh thành bội số của 32 pixel. Diện tích xử lý theo tài liệu bắt đầu từ 65,536 pixel và bị giới hạn bởi một mức tối đa có thể cấu hình; mặc định là 4,194,304 pixel, tức 2048 x 2048. Mỗi ô 32 x 32 đóng góp một token hình ảnh, nên mức mặc định đó cho phép tối đa 4,096 token hình ảnh cho một ảnh. Các số liệu này mô tả cách chuẩn bị hình ảnh gốc của nhà sản xuất, không phải quy ước tải lên chung của ứng dụng.
Bước chuẩn bị theo tài liệu yêu cầu văn bản và mọi hình ảnh trong một quyết định phải nằm trong 8,192 token. Đầu vào quá cỡ bị từ chối thay vì bị cắt bớt một cách ngầm định. Nhiều hình ảnh dùng chung ngân sách đó với trạng thái và câu hỏi dạng văn bản. Hãy giảm văn bản nguồn không liên quan hoặc mức giới hạn kích thước ảnh khi chuẩn bị một quyết định kết hợp, đồng thời giữ lại chi tiết quyết định đáp án.
Thiết lập huấn luyện và đánh giá được báo cáo giới hạn hình ảnh ở 512 x 512, tương ứng 262,144 pixel và tối đa 256 token hình ảnh. Mức giới hạn khi suy luận có thể cấu hình để giữ nhiều chi tiết hơn, nhưng thẻ mô hình cảnh báo rằng độ phân giải cao hơn nằm ngoài phân phối huấn luyện đó và tốn nhiều bộ nhớ cũng như thời gian xử lý hơn. Vì vậy, thiết lập ảnh lớn hơn không đảm bảo quyết định tốt hơn. Hãy giữ cách chuẩn bị đầu vào nhất quán với câu hỏi và kiểm tra xem đặc điểm hình ảnh cần thiết có được thể hiện rõ hay không.
Các lớp chú ý đầy đủ của checkpoint gốc dùng chế độ chú ý phi nhân quả đã được lưu, trong khi các lớp chú ý tuyến tính giữ hành vi riêng của chúng. Nhà sản xuất cho biết suy luận nhân quả mặc định không tái tạo được thiết lập đã được đánh giá. Bản triển khai dự đoán của họ áp dụng nhiệt độ hiệu chỉnh đã lưu; nếu dùng trực tiếp logits, nhiệt độ đó được áp dụng một lần và xác suất được chuẩn hóa trên các ứng viên hợp lệ hiện tại. Những chi tiết này thuộc về đúng hồ sơ quyết định này và cần được giữ nguyên khi diễn giải đầu ra dạng số.
Lớp đọc quyết định riêng biệt cũng phân biệt bản phát hành này với một bản xuất dạng sinh. Việc chuyển đổi sang giao diện sinh dựa trên từ vựng cần một phép ánh xạ rõ ràng và phải giữ nguyên hành vi của cơ chế chú ý. Hãy chuẩn bị các câu hỏi đóng cho hồ sơ quyết định gốc; dùng một mô hình sinh phù hợp khi tác vụ cần trò chuyện, mã, lời giải thích hoặc yêu cầu gọi công cụ.
Một sản phẩm cuối cùng hữu ích giữ trạng thái, câu hỏi, các đáp án được phép và phân phối kết quả gắn liền với nhau. Hãy định nghĩa câu hỏi xoay quanh bằng chứng thực sự có mặt, rà soát các trường hợp mơ hồ dựa trên bằng chứng đó và dùng các ví dụ có nhãn từ tác vụ dự kiến để quyết định đầu ra dạng số nên ảnh hưởng thế nào đến định tuyến hoặc phân loại. Mô hình cung cấp xác suất quyết định; tiêu chí và ứng dụng bao quanh xác định cách các xác suất đó trở thành hành động hữu ích hoặc nhãn được ghi nhận.
POST /v1/systemonetext, imagedecisions| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn perplexity/pplx-decider-v1.1-27b | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạischema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngquestions | Loạiobject | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngsession_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstate | Loạischema | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtrace | Loạischema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườnguser | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngquestions.<id>.type | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn noul, choice, score | Mặc định— |
Trườngquestions.<id>.instructions | Loạistring|object|array | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngquestions.<id>.criteria | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: choice/score: bắt buộc; noul: tùy chọn. Tiêu chí của choice là đối tượng; score là mảng có minItems1. | Mặc định— |
Trườngquestions.<id>.criteria.true | Loạistring|object|array | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Đã cung cấp đối tượng tiêu chí noul | Mặc định— |
Trườngquestions.<id>.criteria.false | Loạistring|object|array | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Đã cung cấp đối tượng tiêu chí noul | Mặc định— |
noul · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions
choice · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object
score · Bắt buộc: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, state, questions |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngprovider, session_id, trace, user |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngChỉ dùng biểu diễn trạng thái/tài liệu chính xác đã khai báo. Khả năng xử lý ảnh của nhà sản xuất tự nó không xác lập dạng truyền ảnh được chấp nhận riêng cho mô hình. |
Vòng đời: synchronous
Gửi ID mô hình chính xác và giữ lại toàn bộ phản hồi gốc.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "perplexity/pplx-decider-v1.1-27b",\n "questions": {\n "is_bug": {\n "criteria": {\n "false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",\n "true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."\n },\n "instructions": "Is the customer reporting a software defect?",\n "type": "noul"\n },\n "team": {\n "criteria": {\n "account": "Login, permissions, or profile issues.",\n "frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",\n "payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."\n },\n "instructions": "Which team should own this ticket?",\n "type": "choice"\n },\n "urgency": {\n "criteria": [\n "Can wait for the next release",\n "Should be fixed this week",\n "Blocking revenue right now"\n ],\n "instructions": "How urgent is this ticket?",\n "type": "score"\n }\n },\n "state": {\n "customer_tier": "enterprise",\n "ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."\n }\n}set -eu\n: "${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']='perplexity/pplx-decider-v1.1-27b'\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
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ lại mọi câu trả lời được cung cấp theo ID câu hỏi với đúng kiểu dữ liệu, giá trị noul/choice/score, độ tin cậy, xác suất và chú giải. Toàn bộ JSON gốc chỉ được lưu và trả về sau khi quyết toán.
Giữ nguyên thao tác ban đầu và phản hồi đầy đủ/một phần; không gửi lại POST.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngid | Loạistring |
Trườngprovider | Loạistring |
Trườnganswers.<id>.type | Loạistring |
Trườnganswers.<id>.noul | Loạinumber |
Trườnganswers.<id>.choice | Loạistring |
Trườnganswers.<id>.score | Loạinumber |
Trườnganswers.<id>.confidence | Loạinumber |
Trườnganswers.<id>.probabilities | Loạiobject |
Trườnganswers.<id>.legend | Loạiobject |
Trườngusage.input_tokens | Loạiinteger |
Trườngusage.output_tokens | Loạiinteger |
Trườngusage.cost | Loạinumber |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, biểu diễn hoặc giá trị không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa trường yêu cầu được chỉ ra. |
Ailoot Ultra perplexity/pplx-decider-v1.1-27b
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.