模型

Jared Palmer: Kev 4B

Markdown · JSON

Jared Palmer: Kev 4B

Kev-4B 會針對所提供的英文文件,為具型別的問題評分,並回傳你所定義選項的校準後機率。是非題、選擇題與有序評分題可用於分類、分流、分級處理,以及需要結構化決策而非生成文字的檢查。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Kev-4B 是一個精簡的決策模型,用於回答關於所提供狀態的具型別問題。狀態是受評估的文件或紀錄,每個問題則定義模型可以評分的選項。其結果是一個機率分布與一份具型別的決策紀錄,適用於文件分類、分流、分級處理、擷取方式的選擇,以及依據既定準則進行的檢查。

此模型結合了凍結的 Qwen3.5-4B-Base 骨幹、一個 LoRA 轉接器與一個指標頭。骨幹共有 32 層,包括 24 層 Gated DeltaNet 與八層全注意力層。轉接器作用於注意力、MLP 與 DeltaNet 的投影層;指標頭會為所提供的選項評分,並將這些分數轉換為機率。這是一種僅需預填的決策工作流程,由選項構成答案空間。

同一個請求中可以出現三種問題類型。選擇題接受 1–255 個具名選項(可選擇附上說明),並回傳最可能的選項、一個獨立的信心值,以及各選項的機率。是非題在製造商的格式中稱為 noul,會回傳「是」的機率。請在問題中定義「是」的含義,而不要假設數值高就一定代表對應用程式有利的結果。

有序評分題接受 1–255 個等級,並回傳各等級的機率及其期望索引。等級索引從零開始。製造商的結果格式也附有等級圖例與一個獨立的信心值。期望索引可以帶有小數:它概括的是你所定義之有序等級上的分布,而不是選出一個新的文字標籤。請將等級順序與圖例和結果一併保存,讓評等能被一致地解讀。

各問題共用同一個狀態,但會分別獨立評估。一個問題無法讀取另一個問題的答案,而狀態只計算一次並重複使用。如果後續決策取決於先前決策的結果,請在後續的狀態中明確寫出這項依賴關係,而不要期待同一請求中的問題會串連成一條鏈。因此,這種共用狀態的工作流程適合對同一份文件進行多項獨立檢查。

請以問題實際需要的證據來準備狀態。狀態可以是純文字,也可以是轉換為帶標籤文字的 JSON 物件或陣列。請讓欄位名稱、單位、政策條件與相關的來源段落保持清楚。為每個問題撰寫具體的指令,並賦予其選項能從紀錄中加以區分的含義。以一個原創的客服分流任務為例,狀態可以包含請求及其上下文,選項則以簡短說明定義配送、存取與產品支援等類別。

第二個問題可以評估緊急程度,有序評分題則可以評定該請求需要多少後續跟進。這些問題回答的是不同的營運問題,因此請分別定義。若選擇任務需要,請加入適當的「待審查」或「證據不足」選項;當多個類別都有可能時,請保留完整的分布。如何分流或審查結果由應用程式決定;模型提供的是評分後的紀錄。

Kev-4B 適用於針對長度為數千個 token 的文件做出具型別的決策。製造商的服務設定接受最長 65,536 個 token 的狀態,並為每個問題保留額外空間;而此檢查點經過驗證的上下文長度為 8192 個 token。這是兩種不同的界線:能接受較長的狀態,並不代表在每種長度下都能做出同樣可靠的決策。準備用於分類的長篇紀錄時,請讓關鍵段落保持精簡,並保留其標籤。

已發布的模型設定為英文版本。它所適用的任務取決於所提供狀態中的證據與已定義的選項,而非開放式聊天、摘要或需要廣泛知識的問答。以日為單位的日期計算是其特別的限制:製造商另外提供一個日期事實前處理器,可提供計算好的時間間隔。進行期限檢查時,請在狀態中納入相關日期與計算好的天數間隔,以及運用這些數值的規則。

此檢查點內附已擬合的機率校準,但信心值可能隨文件領域與問題設計而改變。製造商也在文件中說明,可以用任務專屬的標籤微調這個開放檢查點,並針對該工作負載擬合其機率校準;這是一個與為所提供狀態評分不同的客製化工作流程。請使用實際工作負載的已標註範例來選擇決策門檻值,並讓不確定的案例保持可見以供審查。製造商將未經人工審查、完全自動化且對人有重大影響的決策排除在適用範圍之外。選項順序也可能影響答案,因此比較結果時請維持穩定的排序。請依據所選標籤、獨立的信心欄位與機率分布在你的工作流程中各自扮演的角色,分別加以評估。

製造商所描述的目前 Kev-4B 版本屬於 Kev 1.0,並採用 Qwen3.5 基礎模型。較早以 Qwen3 為基礎的版本,以及僅限文件階段的版本,仍是各自獨立的版本。開發任務專屬的工作流程時,請讓所選版本與問題定義始終與輸出相對應,而不要混用來自不同模型設定的結果。

實用的最終成果是一組具名的決策紀錄,包含原始問題、選項定義、分布,以及任何有序等級的圖例。進行答案品質檢查時,狀態應包含擬定的答案、證據與受測的判斷準則。進行政策分級處理時,狀態應包含適用的規則與相關事實。請將這些輸入與結果並列保存,讓審查時能確認某項決策為何恰當,或需要補充哪項缺漏的事實。

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone jaredpalmer/kev-4b

jaredpalmer/kev-4b

Jared Palmer /jaredpalmer/kev-4b

入門

Kev-4B 會針對所提供的英文文件,為具型別的問題評分,並回傳你所定義選項的校準後機率。是非題、選擇題與有序評分題可用於分類、分流、分級處理,以及需要結構化決策而非生成文字的檢查。

接受的輸入
文字
結果
decisions

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · System One POST /v1/systemone
輸入
text
輸出
decisions
輸出格式
json
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
jaredpalmer/kev-4b
預設值—
欄位provider類型schema要求選填值與限制預設值—
欄位questions類型object要求必填值與限制預設值—
欄位session_id類型string要求選填值與限制預設值—
欄位state類型schema要求必填值與限制預設值—
欄位trace類型schema要求選填值與限制預設值—
欄位user類型string要求選填值與限制預設值—
欄位questions.<id>.type類型string要求必填值與限制
noul, choice, score
預設值—
欄位questions.<id>.instructions類型string|object|array要求必填值與限制預設值—
欄位questions.<id>.criteria類型object|array要求選填值與限制
條件: choice/score:必填;noul:選填。choice 的條件為物件;score 為陣列,並要求 minItems1。
預設值—
欄位questions.<id>.criteria.true類型string|object|array要求必填值與限制
適用條件: 已提供 noul criteria 物件
預設值—
欄位questions.<id>.criteria.false類型string|object|array要求必填值與限制
適用條件: 已提供 noul criteria 物件
預設值—
輸入素材組合

noul · 必填: state, questions.<id>.type=noul, questions.<id>.instructions

choice · 必填: state, questions.<id>.type=choice, questions.<id>.instructions, criteria object

score · 必填: state, questions.<id>.type=score, questions.<id>.instructions, criteria array with minItems1

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, state, questions
參數material_types規格text
參數optional_controls規格provider, session_id, trace, user
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous

請傳送完全相符的模型 ID,並保留完整的原生回應。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.000084 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.000084 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · System One

原樣保留的官方請求結構;文件範例使用您的實際請求資料,並保留完整結果
{
  "model": "jaredpalmer/kev-4b",
  "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']='jaredpalmer/kev-4b'
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

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · System One

json

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

會保留每個已提供的問題 ID 答案,包括其確切型別、noul/choice/score 值、信心值、機率與圖例。完整的原始 JSON 會先儲存,並僅在結算後回傳。

需要檢查原始回應時

請保留原始操作與完整/部分回覆;切勿重送 POST。

回應欄位
欄位類型
欄位model類型string
欄位id類型string
欄位provider類型string
欄位answers.<id>.type類型string
欄位answers.<id>.noul類型number
欄位answers.<id>.choice類型string
欄位answers.<id>.score類型number
欄位answers.<id>.confidence類型number
欄位answers.<id>.probabilities類型object
欄位answers.<id>.legend類型object
欄位usage.input_tokens類型integer
欄位usage.output_tokens類型integer
欄位usage.cost類型number
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、表示方式或值無效下一步請修正指出的請求欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra jaredpalmer/kev-4b

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

jaredpalmer/kev-4b

FAQ · Jared Palmer: Kev 4B
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/systemone · jaredpalmer/kev-4b: text → decisions

請求使用哪些欄位?

POST /v1/systemone · jaredpalmer/kev-4b: model, provider, questions, session_id, state, trace, user

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