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 $0 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · System One
{
"model": "jaredpalmer/kev-4b",
"questions": {
"is_bug": {
"criteria": {
"false": "The customer is asking a question or requesting a feature.",
"true": "The customer describes broken or unexpected product behavior."
},
"instructions": "Is the customer reporting a software defect?",
"type": "noul"
},
"team": {
"criteria": {
"account": "Login, permissions, or profile issues.",
"frontend": "Rendering, layout, or browser compatibility issues.",
"payments": "Checkout, billing, or payment processing issues."
},
"instructions": "Which team should own this ticket?",
"type": "choice"
},
"urgency": {
"criteria": [
"Can wait for the next release",
"Should be fixed this week",
"Blocking revenue right now"
],
"instructions": "How urgent is this ticket?",
"type": "score"
}
},
"state": {
"customer_tier": "enterprise",
"ticket": "My checkout page shows a blank screen after I click Pay. I have tried two browsers."
}
}set -eu
: "${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
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