Modelo de decisão
O modelo zenifra/kev-4b não escreve texto: ele lê um conteúdo (um ticket, um e-mail, um documento) e responde perguntas fechadas sobre ele, sempre com probabilidades. Use-o para triagem, roteamento, moderação e classificação em que você precisa saber o quanto o modelo tem certeza, e não só a resposta.
Ele é baseado no Kev, modelo aberto sob a licença Apache-2.0, e segue o formato de requisição systemone, então clientes que já usam esse formato funcionam trocando o endereço e a chave.
Antes de começar
No console, abra Modelos de IA e use uma chave que tenha zenifra/kev-4b entre os Modelos Permitidos (ou a opção de todos os modelos da organização). Veja Como começar com IA para criar a chave e definir as quotas.
Tipos de pergunta
| Tipo | O que você informa | O que volta |
|---|---|---|
choice | de 2 a 255 opções, cada uma com uma descrição | choice (opção mais provável), probabilities e confidence |
noul | só a pergunta; descrições de sim e não são opcionais | noul: probabilidade de "sim", de 0 a 1 |
score | de 2 a 10 níveis, do menor para o maior | score (média dos níveis, começando em 0), legend, probabilities e confidence |
Uma requisição aceita de 1 a 128 perguntas sobre o mesmo conteúdo. Cada pergunta é respondida de forma independente.
Exemplo
curl https://ai.zenifra.com/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $ZENIFRA_AI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "zenifra/kev-4b",
"state": "O tênis chegou duas semanas atrasado e no tamanho errado. Também vi duas cobranças no meu cartão.",
"questions": {
"departamento": {
"type": "choice",
"instructions": "Qual equipe deve atender este chamado?",
"criteria": {
"trocas": "Trocas, reembolsos, itens errados ou danificados",
"entregas": "Status de entrega, atrasos, pacotes perdidos",
"financeiro": "Cobranças, notas fiscais, problemas de pagamento"
}
},
"urgente": {
"type": "noul",
"instructions": "Este chamado precisa de atenção humana urgente?"
},
"irritacao": {
"type": "score",
"instructions": "Quão irritado está o cliente?",
"criteria": ["Calmo", "Irritado", "Muito irritado"]
}
}
}'Resposta:
{
"answers": {
"departamento": {
"type": "choice",
"choice": "trocas",
"confidence": 0.21,
"probabilities": { "trocas": 0.47, "entregas": 0.28, "financeiro": 0.25 }
},
"urgente": { "type": "noul", "noul": 0.93 },
"irritacao": {
"type": "score",
"score": 1.44,
"confidence": 0.34,
"legend": { "0": "Calmo", "1": "Irritado", "2": "Muito irritado" },
"probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.56, "2": 0.44 }
}
},
"usage": { "input_tokens": 101, "output_tokens": 161 }
}O chamado fala de troca, atraso e cobrança, e as probabilidades de departamento mostram isso: a confiança é baixa. Um uso comum é decidir automaticamente só os casos com confiança alta e mandar o resto para uma pessoa.
confidence mede o quanto as probabilidades se concentram em uma resposta (0 = espalhadas, 1 = toda a probabilidade em uma opção). Não é uma taxa de acerto medida.
Preço
O modelo é cobrado só pelos tokens de entrada: R$ 0,2244 por milhão de tokens. Os tokens de saída não são cobrados. O consumo aparece em Modelos de IA no console, como nos outros modelos, e respeita as quotas da chave. Consulte sempre o preço atual no catálogo (GET https://ai.zenifra.com/v1/models) ou no console.
Limites
- conteúdo (
state) de até 65.536 tokens; conteúdos maiores são recusados, nunca cortados; - sem streaming.
Uso responsável
Não use o modelo para tomar decisões automáticas com consequências para pessoas (crédito, contratação, saúde, acesso a serviços, moderação com punição) sem revisão humana. As probabilidades ajudam a priorizar, não substituem o julgamento de uma pessoa.
Próximos passos
Última atualização em