Respan: Span-01

Respan: Span-01 es un modelo de puntuación de comportamiento de Respan. Está listado en api14 dentro de la categoría decisions, y su fecha de lanzamiento por el proveedor es 2026-09-26. En lugar de generar prosa de forma libre, está construido para leer un span de conversación y devolver, para cada comportamiento en lenguaje natural que definas, la probabilidad de que ese comportamiento esté presente. Eso lo convierte en un componente de puntuación dentro de un pipeline en lugar de un asistente general, y está dirigido a equipos que necesitan una señal numérica repetible sobre lo que está ocurriendo dentro de una conversación.

En el lado de la entrada, Span-01 acepta texto. En el lado de la salida, produce decisions, es decir, el resultado es un conjunto de probabilidades de comportamiento en lugar de una respuesta de chat. La longitud de contexto no se publica en los metadatos del modelo, así que no deberías asumir un presupuesto de tokens concreto y, en su lugar, deberías validar los tamaños de span que planeas enviar. Lo mismo se aplica al tamaño de salida: la salida máxima figura como 0, lo que refleja que este modelo devuelve puntuaciones en lugar de texto generado, por lo que no hay una longitud de completion significativa que planificar. El modelo no expone parámetros de solicitud soportados más allá de lo básico de la propia llamada.

Los usos prácticos se derivan directamente de ese diseño. Puedes puntuar una conversación de soporte para comportamientos como si el agente reconoció el problema del cliente, si se prometió un reembolso o si el cliente expresó frustración. Puedes ejecutar el mismo span contra varias definiciones de comportamiento a la vez y usar las probabilidades resultantes como features en enrutamiento, muestreo de QA, escalado o revisión de cumplimiento. Como los comportamientos se describen en lenguaje natural, puedes añadir o cambiar una definición sin reentrenar nada, lo que encaja con equipos cuyas políticas cambian con el tiempo. También encaja en análisis offline, donde puntúas spans históricos en bloque y buscas tendencias.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "respan/span-01". Como la interfaz es compatible con OpenAI, puedes apuntar un cliente de OpenAI existente a la URL base de api14 y establecer el campo model a ese id, con tu clave de api14 para la autenticación. El modelo no lista parámetros soportados, así que mantén las solicitudes al mínimo y evita asumir que controles de muestreo como temperature o top_p cambiarán la salida. Trata la respuesta como un payload de decision y parsea las probabilidades de comportamiento a partir de ella en lugar de esperar contenido de mensaje.

Span-01 es una herramienta acotada, así que merece la pena ser claro sobre cuándo no es la elección correcta. Solo acepta texto, así que cualquier cosa que implique imágenes, audio o archivos queda fuera de su alcance. No produce texto conversacional, así que si necesitas un asistente que redacte, resuma o responda, un modelo de chat general encaja mejor. Y como la longitud de contexto no se publica, las transcripciones muy largas pueden necesitar dividirse en spans antes de puntuarlas.