Modelo GLiDE para clasificación, enrutamiento y puntuación

GLiDE es un modelo de decisión: en lugar de generar texto libre, evalúa una situación que describes (state) frente a una o más preguntas tipadas y devuelve probabilidades calibradas sobre un conjunto fijo de resultados definido por quien hace la llamada. No hay tokens generados que analizar: las respuestas se devuelven como etiquetas estructuradas, probabilidades y puntuaciones de confianza.

Primitivas

Cada pregunta que le haces a GLiDE usa uno de tres tipos:

Noul: una pregunta de sí/no que devuelve una probabilidad entre 0 y 1. “¿Esta solicitud cumple los requisitos para un reembolso?” podría devolver 0.999.
Choice: una pregunta para elegir una opción entre varias que devuelve una distribución de probabilidad sobre opciones con nombre (hasta 255). “¿Qué equipo debería encargarse de esto?” podría devolver {"billing": 0.0006, "returns": 0.999, "shipping": 0.0005}.
Score: una pregunta para valorar en una escala sobre una rúbrica ordenada que tú defines. Devuelve un score discreto (el índice del nivel ganador) y expected_level, una estimación continua ponderada por probabilidad a lo largo de todos los niveles.

Si la respuesta es…	Usa	Ejemplo
Una de varias categorías sin orden	Choice	¿Qué equipo debería encargarse de este ticket?
Una posición en una escala ordenada con niveles definidos	Score	¿Qué tan urgente es esta solicitud?
Sí o no, cuando la propia probabilidad es útil	Noul	¿Esta solicitud cumple los requisitos para un reembolso?

Noul frente a Score: un Noul en 0.5 significa la máxima incertidumbre entre sí y no; no expresa grado. Si necesitas medir un grado (urgencia, gravedad, frustración), usa un Score con niveles definidos. Si necesitas una compuerta binaria, usa un Noul.

No existe una primitiva multietiqueta: cada pregunta es de una sola etiqueta. Si necesitas varios juicios simultáneos, haz varias preguntas independientes en una misma llamada.

Límites

Hasta 255 opciones por pregunta Choice
El cuerpo de la solicitud (state + todas las questions combinadas) está limitado a ~160,000 tokens de entrada
Ventana de contexto de 262,144 tokens

Precios

	Precio por 1M de tokens
Entrada	$0.00
Salida	$0.04

Endpoint

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/v1/systemone`	Ejecuta una o más preguntas de decisión tipadas sobre un estado

Parámetros de la solicitud

string | object | array

requerido

El contexto que se va a evaluar: una cadena de texto simple, un objeto JSON o un array JSON. Consulta Formas de state más abajo para saber cuál usar.

object

requerido

Una o más preguntas tipadas y con nombre que se evalúan frente a state. Cada clave es el nombre que elijas para la pregunta; cada valor es un objeto de pregunta con type, instructions y (para choice/score) criteria.

string

requerido

Uno de noul, choice o score.

string

requerido

La pregunta que se va a evaluar, en lenguaje natural.

object | string[]

Para noul: un objeto con claves de descripción true/false. Para choice: un objeto que asigna hasta 255 claves de opción a cadenas de descripción. Para score: un array ordenado de descripciones de niveles (el índice 0 es el nivel más bajo).

string

requerido

El modelo de decisión que se va a usar, por ejemplo fastino/glide. Si lo omites, se devuelve 422 'model' must be provided. La respuesta lo devuelve sin el prefijo del proveedor (fastino/glide → glide).

Formas de state

state es el material frente al que se evalúa cada pregunta. Piensa en ello como lo que le entregarías a un panel de expertos antes de pedirles que emitan un juicio.

Forma	Útil para	Ejemplo
String	Un solo mensaje, artículo o pasaje	`"My card was charged twice."`
Object	Campos con nombre, registros relacionados o estado de la aplicación	`{"message": "My card was charged twice.", "order_id": "A-104"}`
Array	Una secuencia de mensajes o registros	`["Hi", "My order number is A-104.", "My card was charged twice."]`

Usa un objeto cuando la decisión dependa de comparar varias partes con nombre (por ejemplo, un ticket y la política con la que se evalúa): así cada parte queda etiquetada y sus relaciones quedan claras. Una cadena simple basta cuando el caso es un único pasaje autocontenido. Todas las preguntas de una solicitud ven el mismo state y se evalúan de forma independiente frente a él.

Tu primera llamada

curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "fastino/glide",
    "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
    "questions": {
      "refund_allowed": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this request qualify for a refund?",
        "criteria": { "true": "Qualifies", "false": "Does not qualify" }
      }
    }
  }'

Respuesta:

{
  "model": "glide",
  "answers": {
    "refund_allowed": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.99767683794902,
      "confidence": 0.9953536758980399
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 89,
    "output_tokens": 1
  },
  "token_usage": 90
}

answers.refund_allowed.noul: la probabilidad de que la respuesta sea “sí”. 0.999 es una señal clara de que cumple los requisitos.
answers.refund_allowed.confidence: consulta Confianza más abajo para ver cómo se calcula.
usage: el recuento estándar de tokens de entrada y salida. token_usage es la suma de ambos y se incluye en el nivel superior por comodidad.

Confianza

Cada respuesta incluye un valor confidence. La respuesta te dice qué concluyó GLiDE; la confianza te dice si debes actuar en consecuencia. Trátalos como dos ejes separados, no como uno solo.

Tipo de pregunta	Fórmula	Rango
Noul	`\|2 × noul − 1\|`	De `0` (máxima incertidumbre, `noul = 0.5`) a `1` (certeza total, `noul = 0` o `1`)
Choice / Score	`top1 − top2` (margen de probabilidad entre la mejor y la segunda mejor opción o nivel)	De `0` (dos opciones empatadas) a `1` (una opción concentra ~toda la masa de probabilidad)

Una respuesta con baja confianza no es incorrecta: significa que la masa de probabilidad está repartida entre dos o más resultados en lugar de concentrarse en uno, lo cual ya es una señal útil. Un patrón habitual es el enrutamiento condicionado por la confianza: actúa automáticamente sobre las respuestas con alta confianza y deriva las de baja confianza a una alternativa (revisión humana, una categoría más amplia, una comprobación secundaria):

answer = response["answers"]["department"]

if answer["confidence"] >= 0.6:
    route_to(answer["choice"])
else:
    route_to("triage-queue")  # ambiguous — let a human or a broader handler decide

Ajusta el umbral con datos reales de tu caso de uso en lugar de dar por hecho que 0.5 es el valor correcto: la confianza está calibrada por modelo y no se garantiza que se corresponda con ninguna tolerancia concreta a la ambigüedad de tu negocio.

Ejemplos de uso

Noul

Una pregunta Noul devuelve una sola probabilidad. No hay un campo de etiqueta aparte: aplica tú mismo un umbral a la probabilidad para tomar una decisión binaria.

curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "fastino/glide",
    "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
    "questions": {
      "refund_allowed": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this request qualify for a refund?",
        "criteria": { "true": "Qualifies", "false": "Does not qualify" }
      }
    }
  }'

Respuesta (campo answers):

{
  "refund_allowed": {
    "type": "noul",
    "noul": 0.99767683794902,
    "confidence": 0.9953536758980399
  }
}

Uso del resultado:

answer = response["answers"]["refund_allowed"]

if answer["noul"] > 0.8:
    action = "auto_approve"
elif answer["noul"] < 0.2:
    action = "auto_deny"
else:
    action = "human_review"  # genuinely ambiguous — don't force a threshold here

Choice

Una pregunta Choice devuelve la opción seleccionada, un valor confidence y una distribución de probabilidad completa sobre todas las opciones que definiste.

curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "fastino/glide",
    "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
    "questions": {
      "department": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this request?",
        "criteria": {
          "billing": "Payment or charge disputes",
          "returns": "Refund or return requests",
          "shipping": "Delivery or shipping issues"
        }
      }
    }
  }'

Respuesta (campo answers):

{
  "department": {
    "type": "choice",
    "choice": "returns",
    "confidence": 0.9983415574354015,
    "probabilities": {
      "billing": 0.000576420510560337,
      "returns": 0.9989179779459618,
      "shipping": 0.0005056015434779647
    }
  }
}

Uso del resultado:

answer = response["answers"]["department"]

queue_map = {"billing": "billing-team", "returns": "returns-desk", "shipping": "logistics"}
target_queue = queue_map[answer["choice"]]

if answer["confidence"] < 0.5:
    notify("routing uncertain — runner-up may also apply")

Score

Una pregunta Score devuelve un score discreto (el índice del nivel ganador), un expected_level (una posición continua ponderada por probabilidad a lo largo de todos los niveles), un valor confidence, las probabilities por nivel y un legend que devuelve tus descripciones de niveles por índice.

curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "fastino/glide",
    "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
    "questions": {
      "urgency": {
        "type": "score",
        "instructions": "How urgent is this request?",
        "criteria": [
          "low urgency, can wait",
          "medium urgency, handle soon",
          "high urgency, handle immediately"
        ]
      }
    }
  }'

Respuesta (campo answers):

{
  "urgency": {
    "type": "score",
    "score": 1,
    "expected_level": 0.9015099730675683,
    "confidence": 0.7587802709097535,
    "probabilities": {
      "0": 0.11323658534089268,
      "1": 0.8720168562506462,
      "2": 0.014746558408461077
    },
    "legend": {
      "0": "low urgency, can wait",
      "1": "medium urgency, handle soon",
      "2": "high urgency, handle immediately"
    }
  }
}

Uso del resultado:

answer = response["answers"]["urgency"]

if answer["score"] >= 2:
    action = "page_oncall"
elif answer["expected_level"] >= 1.5:
    action = "escalate"  # closer to the next level up than a clean 1
else:
    action = "standard_queue"

score es un índice entero discreto (el nivel con mayor probabilidad, argmax). expected_level es la posición continua ponderada por probabilidad a lo largo de todos los niveles; úsalo cuando necesites umbrales más finos que los que ofrece el índice discreto.

Combinar varias preguntas

Haz varias preguntas de distintos tipos sobre el mismo state en una sola llamada. Todas las preguntas se evalúan juntas en un único viaje de ida y vuelta.

curl -s https://api.fastino.ai/v1/systemone \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "fastino/glide",
    "state": "Refund request: the receipt is attached, the purchase was 10 days ago, and refunds are allowed within 30 days.",
    "questions": {
      "department": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this request?",
        "criteria": {
          "billing": "Payment or charge disputes",
          "returns": "Refund or return requests",
          "shipping": "Delivery or shipping issues"
        }
      },
      "urgency": {
        "type": "score",
        "instructions": "How urgent is this request?",
        "criteria": [
          "low urgency, can wait",
          "medium urgency, handle soon",
          "high urgency, handle immediately"
        ]
      }
    }
  }'

Respuesta:

{
  "model": "glide",
  "answers": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "choice": "returns",
      "confidence": 0.9983415574354015,
      "probabilities": {
        "billing": 0.000576420510560337,
        "returns": 0.9989179779459618,
        "shipping": 0.0005056015434779647
      }
    },
    "urgency": {
      "type": "score",
      "score": 1,
      "expected_level": 0.9015099730675683,
      "confidence": 0.7587802709097535,
      "probabilities": {
        "0": 0.11323658534089268,
        "1": 0.8720168562506462,
        "2": 0.014746558408461077
      },
      "legend": {
        "0": "low urgency, can wait",
        "1": "medium urgency, handle soon",
        "2": "high urgency, handle immediately"
      }
    }
  },
  "usage": { "input_tokens": 1055, "output_tokens": 181 },
  "token_usage": 1236
}

Cuándo usar GLiDE

GLiDE es una buena opción para decisiones estructuradas: clasificación, categorización, enrutamiento (tickets, correos electrónicos, solicitudes), puntuación, triaje, moderación de contenido, guardrails, sustitución de LLM como juez y aprobación de llamadas a herramientas de agentes. En su lugar, usa un modelo de lenguaje de propósito general para generación de texto libre, conversaciones de varios turnos, preguntas y respuestas abiertas, resúmenes o generación de código.

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Modelo GLiDE para clasificación, enrutamiento y puntuación

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​Noul

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​Combinar varias preguntas

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Noul

Choice

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