Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/perplexity-pplx-decider-v1-1-27b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/perplexity-pplx-decider-v1-1-27b/
Language: zh-hant-tw

# Perplexity: Decider V1.1 27B

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## [Perplexity: Decider V1.1 27B](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/perplexity-pplx-decider-v1-1-27b/)

Perplexity 的 Decider V1.1 27B 會評估所提供的狀態與問題，並回傳各個允許答案的機率。其原生決策檢查點支援文字與影像，採用專用的讀出層，並具備文件所載的輸入準備限制，而非自由形式的文字生成規範。

- [**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/perplexity-pplx-decider-v1-1-27b/#method-0)

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。

Decider V1.1 27B 是 Perplexity 更新後的決策檢查點。它依據定義好的問題評估所提供的內容，並產生各有效答案的機率。其原生模型檔採用決策讀出層，而非涵蓋完整詞彙表的語言生成頭。有用的結果是一個範圍有限的決策分布及其解讀後的答案，而不是開放式的解釋或一般聊天回應。

#### V1.1 版本的變更內容

Perplexity 表示，此模型是 Decider V1 27B 的更新版，沿用相同的骨幹，但調整了注意力配置，並加入更多訓練資料。其骨幹為 Qwen3.8-27B。V1.1 版本應保留自己的名稱與設定，而不應被描述為與先前檢查點可互換的副本。

#### 狀態、問題與有效答案

公開的範例提供一列資料，其中包含一個狀態與一個具型別的選擇題。問題包含指令與判斷準則：準則的鍵即為語意答案，其說明則定義各答案適用的情況。模型先預測機率，再由開發商提供的答案輔助程式針對該問題解讀這些機率。推論範例可以處理一份資料列清單，每一列的證據與問題各自對應一個決策。

進行請求分流時，請提供實際訊息與相關上下文，再定義可用的部門或類別。示範任務可以區分整合故障、存取問題與產品資訊詢問。讓每段說明精確到足以判定臨界案例，並將選項定義與結果一同保存。如此一來，當各選項仍難分高下時，類別分布即可支援分流決策或審查步驟。模型選出的結果本身不會執行工作流程中的動作。

#### 文字與影像證據

原生實作可在狀態與問題之外一併接受影像，形式可以是影像檔輸入、記憶體中的影像或編碼後的影像資料。處理文件影像或螢幕截圖時，請提供視覺證據，並提出一個封閉式問題，其選項描述相關的可能結果。指出關鍵的可見特徵，並提供解讀該特徵所需的文字上下文。例如，判斷圖片中的物品是否屬於所提供的某個產品類別，而不是要求決策模型撰寫完整的產品說明。

處理器在調整尺寸時會維持長寬比，並將影像各邊長取整為 32 像素的倍數。文件所載的處理後面積最小為 65,536 像素，上限則可自行設定；預設值為 4,194,304 像素，即 2048 × 2048。每個 32 × 32 的區塊對應一個視覺 token，因此在預設值下，單張影像最多可產生 4,096 個視覺 token。這些數字描述的是開發商原生的影像前處理方式，而非一般應用程式的上傳規範。

#### 合併輸入上限與解析度範圍

文件所載的準備步驟要求，單一決策中的文字與所有影像合計必須在 8,192 個 token 以內。超出上限的輸入會被拒絕，而不會被默默截斷。多張影像會與書面的狀態及問題共用這個額度。準備合併決策時，請刪減不相關的來源文字或調低影像尺寸上限，同時保留決定答案的細節。

訓練及所公布的評估設定將影像上限定為 512 × 512，相當於 262,144 像素，最多 256 個視覺 token。可設定的推論上限能保留更多細節，但模型卡提醒，較高的解析度超出訓練分布範圍，且會耗用更多記憶體與處理時間。因此，較大的影像設定並不保證能做出更好的決策。請讓輸入準備方式與問題保持一致，並檢查所需的視覺特徵是否清楚呈現。

#### 注意力、讀出層與機率校準

原生檢查點的全注意力層採用已儲存的非因果注意力模式，線性注意力層則維持其原有行為。製造商指出，預設的因果推論無法重現受評估時的設定。其預測實作會套用已儲存的校準溫度；若直接使用 logits，該溫度只套用一次，並在目前的有效候選答案之間將機率正規化。這些細節屬於此特定決策模型設定，解讀其數值輸出時應予以保留。

獨立的決策讀出層也使這個模型檔有別於生成式匯出版本。若要轉換為以詞彙表為基礎的生成介面，需要明確的對應關係，且必須保留其注意力行為。請為原生決策模型設定準備封閉式問題；若任務需要聊天、程式碼、解釋或工具請求，請改用合適的生成模型。

實用的最終成果會讓狀態、問題、允許的答案與所得分布彼此保持關聯。請圍繞實際存在的證據來定義問題，對照這些證據審查模稜兩可的案例，並使用目標任務中的已標註範例，決定數值輸出應如何影響分流或分類。模型提供的是決策機率；判斷準則與周邊應用程式則決定這些機率如何轉化為有用的動作或記錄下來的標籤。

**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone` `perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`

[`perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&fmt=systemone)

Perplexity /`perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`

### 入門

Perplexity 的 Decider V1.1 27B 會評估所提供的狀態與問題，並回傳各個允許答案的機率。其原生決策檢查點支援文字與影像，採用專用的讀出層，並具備文件所載的輸入準備限制，而非自由形式的文字生成規範。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

decisions

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · System One** `POST /v1/systemone`

輸入

`text`, `image`

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 perplexity/pplx-decider-v1.1-27b | 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, image |
| 參數`optional_controls` | 規格provider, session\_id, trace, user |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格請僅使用完全相符且已宣告的狀態／文件表示方式。製造商具備圖片處理能力，並不足以證明該模型已接受特定的圖片傳遞形式。 |

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 **$0.00004** / 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 **$0.00004** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 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

```json
{
  "model": "perplexity/pplx-decider-v1.1-27b",
  "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."
  }
}
```

```bash
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']='perplexity/pplx-decider-v1.1-27b'
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** [`perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&fmt=systemone)

#### 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

[`perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-decider-v1.1-27b&fmt=systemone)

FAQ · Perplexity: Decider V1.1 27B

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/systemone` · `perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`: `text`, `image` → `decisions`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/systemone` · `perplexity/pplx-decider-v1.1-27b`: `model`, `provider`, `questions`, `session_id`, `state`, `trace`, `user`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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