Respan: Span-01

Respan: Span-01 è un modello di scoring comportamentale di Respan. È elencato su api14 nella categoria decisions, e la data di rilascio del provider è 2026-09-26. Invece di generare prosa libera, è progettato per leggere uno span di conversazione e restituire, per ogni comportamento in linguaggio naturale che definisci, la probabilità che il comportamento sia presente. Questo lo rende un componente di scoring in una pipeline piuttosto che un assistente generale, ed è rivolto a team che necessitano di un segnale numerico ripetibile su ciò che accade all'interno di una conversazione.

Sul lato input, Span-01 accetta testo. Sul lato output, produce decisions, cioè il risultato è un insieme di probabilità di comportamento anziché una risposta di chat. La lunghezza del contesto non è pubblicata nei metadati del modello, quindi non dovresti presumere un budget di token specifico e dovresti invece validare le dimensioni degli span che prevedi di inviare. Lo stesso vale per la dimensione dell'output: l'output massimo è indicato come 0, il che riflette che questo modello restituisce punteggi anziché testo generato, quindi non c'è una lunghezza di completamento significativa da considerare. Il modello non espone parametri di richiesta supportati oltre agli elementi di base della chiamata stessa.

Gli usi pratici derivano direttamente da questo design. Puoi valutare una conversazione di supporto per comportamenti come se l'agente ha riconosciuto il problema del cliente, se è stato promesso un rimborso, o se il cliente ha espresso frustrazione. Puoi eseguire lo stesso span rispetto a diverse definizioni di comportamento contemporaneamente e usare le probabilità risultanti come feature per routing, campionamento QA, escalation o revisione di conformità. Poiché i comportamenti sono descritti in linguaggio naturale, puoi aggiungere o modificare una definizione senza riaddestrare nulla, il che si adatta a team le cui politiche cambiano nel tempo. Si presta anche all'analisi offline, dove valuti span storici in blocco e cerchi tendenze.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "respan/span-01". Poiché l'interfaccia è compatibile con OpenAI, puoi puntare un client OpenAI esistente al base URL di api14 e impostare il campo model su quell'id, con la tua chiave api14 per l'autenticazione. Il modello non elenca parametri supportati, quindi mantieni le richieste minime ed evita di presumere che controlli di campionamento come temperature o top_p cambieranno l'output. Tratta la risposta come un payload di decision e analizza le probabilità di comportamento da essa invece di aspettarti contenuto di messaggio.

Span-01 è uno strumento mirato, quindi vale la pena essere chiari su quando non è la scelta giusta. Accetta solo testo, quindi qualsiasi cosa che coinvolga immagini, audio o file è fuori ambito. Non produce testo conversazionale, quindi se hai bisogno di un assistente che rediga, riassuma o risponda, un modello di chat generale si adatta meglio. E poiché la lunghezza del contesto non è pubblicata, le trascrizioni molto lunghe potrebbero dover essere suddivise in span prima dello scoring.