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Entscheidungsmodell API
Entscheidungsmodelle lesen einen Zustand und eine typisierte Frage und liefern statt Freitext eine Auswahl oder einen Score. Sie sind kleiner und günstiger als allgemeine LLMs und geben vorhersehbare, maschinenlesbare Antworten für Routing, Moderation und Evaluierung.
- Anfragen an das richtige Tool oder Modell weiterleiten
- Tickets, Intents und Inhalte klassifizieren
- Unterhaltungen anhand einer Bewertungsmatrix bewerten
- Guardrails, bevor eine Aktion ausgeführt wird
Ergebnisse erscheinen hier.
Einstellungen
Entscheidungsmodell API · 30 Modelle
So rufen Sie die Entscheidungsmodell API API auf
- Erstellen Sie in Ihrem Dashboard einen API-Schlüssel.
- Installieren Sie das offizielle openai SDK für Ihre Sprache.
- Setzen Sie baseURL auf https://api14.com/api/v1 und model auf "liquid/d1".
Wie rufe ich ein Entscheidungsmodell auf?
Über POST /api/v1/decisions mit einem Zustand und typisierten Fragen (Auswahl, Ja/Nein oder Bewertung). Die Antwort kommt als Wahrscheinlichkeiten, nicht als freier Text.
Warum kein normales LLM?
Ein Entscheidungsmodell antwortet in einer festen Form, Sie sparen sich Prompt-Tricks und das Parsen der Ausgabe, und meist kostet es pro Aufruf weniger.
Gibt es kostenlose Entscheidungsmodelle?
Einige haben eine :free-Variante mit strengeren Upstream-Rate-Limits. Die Tabelle unten zeigt den Preis jedes Modells.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/decisions", { body: {
"model": "liquid/d1",
"state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
"questions": {
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {
"billing": "Payments, refunds, invoices",
"support": "Product questions and bugs",
"sales": "Pricing and new purchases"
}
},
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this need a reply today?",
"criteria": {
"true": "Money, outage or legal risk",
"false": "Can wait"
}
}
}
} });
console.log(result.answers);