Respan: Span-01

Respan: Span-01 ist ein Verhaltensbewertungsmodell von Respan. Es ist auf api14 unter der Kategorie decisions gelistet, und sein Provider-Veröffentlichungsdatum ist 2026-09-26. Statt frei formulierten Text zu erzeugen, ist es darauf ausgelegt, eine Konversationsspanne zu lesen und für jedes von Ihnen definierte Verhalten in einfacher Sprache die Wahrscheinlichkeit zurückzugeben, dass dieses Verhalten vorliegt. Dadurch ist es eine Bewertungskomponente in einer Pipeline und kein allgemeiner Assistent, und es richtet sich an Teams, die ein wiederholbares numerisches Signal darüber benötigen, was innerhalb einer Konversation geschieht.

Auf der Eingabeseite akzeptiert Span-01 Text. Auf der Ausgabeseite erzeugt es decisions, das heißt, das Ergebnis ist eine Menge von Verhaltenswahrscheinlichkeiten und keine Chat-Antwort. Die Kontextlänge ist in den Modellmetadaten nicht veröffentlicht, daher sollten Sie kein bestimmtes Token-Budget annehmen und stattdessen die Spannengrößen validieren, die Sie senden möchten. Dasselbe gilt für die Ausgabegröße: Die maximale Ausgabe ist als 0 angegeben, was widerspiegelt, dass dieses Modell Scores statt generierten Text zurückgibt, sodass es keine sinnvolle Completion-Länge gibt, um damit zu planen. Das Modell stellt keine unterstützten Anfrageparameter über die Grundlagen des Aufrufs selbst hinaus bereit.

Die praktischen Verwendungen ergeben sich direkt aus diesem Design. Sie können eine Support-Konversation auf Verhaltensweisen bewerten, etwa ob der Agent das Problem des Kunden anerkannt hat, ob eine Rückerstattung zugesagt wurde oder ob der Kunde Frustration geäußert hat. Sie können dieselbe Spanne gleichzeitig gegen mehrere Verhaltensdefinitionen laufen lassen und die resultierenden Wahrscheinlichkeiten als Features für Routing, QA-Stichproben, Eskalation oder Compliance-Prüfung verwenden. Weil die Verhaltensweisen in einfacher Sprache beschrieben werden, können Sie eine Definition hinzufügen oder ändern, ohne irgendetwas neu zu trainieren, was zu Teams passt, deren Richtlinien sich im Laufe der Zeit ändern. Es eignet sich auch für Offline-Analysen, bei denen Sie historische Spannen in großen Mengen bewerten und nach Trends suchen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "respan/span-01" auf. Weil die Schnittstelle OpenAI-kompatibel ist, können Sie einen vorhandenen OpenAI-Client auf die Basis-URL von api14 richten und das Feld model auf diese ID setzen, mit Ihrem api14-Schlüssel zur Authentifizierung. Das Modell listet keine unterstützten Parameter auf, daher halten Sie Anfragen minimal und vermeiden Sie die Annahme, dass Sampling-Steuerungen wie temperature oder top_p die Ausgabe verändern. Behandeln Sie die Antwort als Decision-Payload und parsen Sie die Verhaltenswahrscheinlichkeiten daraus, statt Nachrichteninhalt zu erwarten.

Span-01 ist ein eng gefasstes Werkzeug, daher lohnt es sich, klar zu sein, wann es nicht die richtige Wahl ist. Es nimmt nur Text entgegen, daher liegt alles mit Bildern, Audio oder Dateien außerhalb des Umfangs. Es erzeugt keinen Konversationstext, daher passt ein allgemeines Chat-Modell besser, wenn Sie einen Assistenten zum Entwerfen, Zusammenfassen oder Antworten benötigen. Und da die Kontextlänge nicht veröffentlicht ist, müssen sehr lange Transkripte möglicherweise vor der Bewertung in Spannen aufgeteilt werden.