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# Rezept: Text mit eigenen Labels klassifizieren

> Versehen Sie Text mit mehreren unabhängigen Klassifikationsaufgaben in einem einzigen Aufruf von GLiNER 2.5 Multi.

Die Klassifikation weist jedem Text pro Aufgabe ein Label aus von Ihnen definierten Labelmengen zu. Eine Anfrage kann mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen, etwa Thema und Priorität, und der Text kann in jeder unterstützten Sprache vorliegen.

## Anfrage

Die folgende Nachricht ist spanisch. Die Labels bleiben englisch.

```bash theme={null}
curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "fastino/gliner2.5-multi-v1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "La aplicación se cierra cada vez que intento pagar con tarjeta. Necesito una solución hoy."
    }
  ],
  "schema": {
    "classifications": [
      {
        "task": "topic",
        "labels": [
          "billing",
          "bug",
          "account",
          "feature_request"
        ],
        "multi_label": false
      },
      {
        "task": "priority",
        "labels": [
          "urgent",
          "routine"
        ],
        "multi_label": false
      }
    ]
  },
  "threshold": 0.5,
  "store": false
}'
```

## Anfrageschema

| Feld | Typ | In diesem Rezept |
| - | - | - |
| `model` | string | `fastino/gliner2.5-multi-v1`. |
| `messages` | array | Eine `user`-Nachricht mit dem zu klassifizierenden Text. |
| `schema.classifications[].task` | string | Ihr Name für die Aufgabe. Er wird zum Schlüssel im Ergebnis. |
| `schema.classifications[].labels` | array | Die Labels, aus denen gewählt wird. |
| `schema.classifications[].multi_label` | boolean | `false` liefert genau ein Label pro Aufgabe. `true` kann mehrere liefern. |
| `threshold` | number | Mindestkonfidenz, von 0 bis 1. Standard `0.5`. |
| `store` | boolean | Standardmäßig `true`, wodurch die Inferenz gespeichert wird. Mit `false` widersprechen Sie. |

## Antwort

GLiNER gibt das Ergebnis als JSON-String in `choices[0].message.content` zurück. Geparst sieht es so aus. Gemessen gegen `https://api.fastino.ai`; Konfidenzwerte schwanken zwischen Aufrufen geringfügig.

```json theme={null}
{
  "topic": {
    "label": "bug",
    "confidence": 0.844
  },
  "priority": {
    "label": "urgent",
    "confidence": 0.938
  }
}
```

## Antwortschema

| Feld | Typ | Bedeutung |
| - | - | - |
| `<task>` | object | Ein Schlüssel pro definierter Aufgabe. Hier `topic` und `priority`. |
| `<task>.label` | string | Das gewinnende Label einer Single-Label-Aufgabe. |
| `<task>.confidence` | number | Konfidenz für dieses Label, von 0 bis 1. |

Die Aufgaben werden gemeinsam bewertet. Wenn Sie eine Aufgabe hinzufügen oder entfernen, können sich die Konfidenzwerte der anderen Aufgaben daher leicht verschieben.

## Auf die Antwort reagieren

```python theme={null}
import json

result = json.loads(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
topic, priority = result["topic"], result["priority"]

if topic["confidence"] < 0.6:
    route_to("triage")  # let a person choose
else:
    route_to(topic["label"], urgent=priority["label"] == "urgent")
```

## Anpassen

* Halten Sie die Labels bei Single-Label-Aufgaben gegenseitig exklusiv. Überlappende Labels teilen sich die Konfidenz.
* Verwenden Sie `multi_label: true` für Tags, die gemeinsam auftreten können, etwa in einer Nachricht erwähnte Produktbereiche.
* Verwenden Sie klare, kurze Labelnamen. Nachgelagerter Code liest sie als Werte.
* Für Entscheidungen, die Regeln, Skalen oder Ja/Nein-Antworten zu einer Situation erfordern, verwenden Sie stattdessen [GLiDE](/de/concepts/glide).

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="GLiNER aufrufen" icon="braces" href="/de/inference/chat-completions">
    Alle GLiNER-Schematypen und wie Sie deren Ergebnis lesen.
  </Card>

  <Card title="Chat-Completions-API-Referenz" icon="code" href="/de/api-reference/inference/chat-completions">
    Alle Felder, Grenzen und Fehler für `POST /v1/chat/completions`.
  </Card>
</CardGroup>


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