> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.fastino.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > ## Agent Instructions > Use https://docs.fastino.ai/llms.txt to discover and navigate pages. Use https://docs.fastino.ai/llms-full.txt when you need the complete documentation corpus. Use https://docs.fastino.ai/openapi.json as the source of truth for customer-facing routes. For GLiDE decision inference, call POST https://api.fastino.ai/v1/systemone with model fastino/GLiDE. Do not infer undocumented routes. Read API keys from FASTINO_API_KEY and never embed credentials in code, logs, or reports. # Receta: Clasifica un ticket de soporte > Envía un ticket de soporte a una cola, valora su urgencia y decide si debe responder una persona, en una sola llamada a GLiDE. Un ticket nuevo necesita tres decisiones antes de que nadie lo lea: qué cola se encarga de él, con qué rapidez necesita respuesta y si basta con una respuesta automática. GLiDE responde a las tres en una sola solicitud, usando criterios que escribes en lenguaje natural. ## Solicitud Envía el ticket como `state` y haz una pregunta por decisión. Los nombres de las preguntas (`queue`, `urgency`, `needs_human`) los eliges tú; se devuelven como claves dentro de `answers`. ```bash theme={null} curl -X POST https://api.fastino.ai/v1/systemone \ -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "fastino/GLiDE", "state": { "subject": "Charged twice this month??", "plan": "Pro, 14 seats", "message": "Our card was billed $1,190 twice on Oct 1. Finance wants it fixed today before they freeze the card. The invoice download button just spins, too." }, "questions": { "queue": { "type": "choice", "instructions": "Which support queue should this ticket go to?", "criteria": { "billing": "Charges, refunds, and invoices", "technical": "Something in the product is broken", "account": "Logins, seats, and permissions" } }, "urgency": { "type": "score", "instructions": "How urgent is this ticket?", "criteria": [ "Low: no deadline or business impact", "Normal: needs an answer within a few days", "High: blocks money or work today", "Urgent: an outage or a security incident" ] }, "needs_human": { "type": "noul", "instructions": "Should a person reply instead of an automated assistant?", "criteria": { "true": "A person should reply", "false": "An automated reply is enough" } } } }' ``` ## Esquema de la solicitud | Campo | Tipo | En esta receta | | - | - | - | | `model` | string | `fastino/GLiDE`. | | `state` | string, object o array | El ticket. Un objeto mantiene claramente etiquetados el asunto, el plan y el mensaje. | | `questions.queue` | [Choice](/es/concepts/glide-choice) | `criteria` es un objeto. Cada clave es un resultado y cada valor indica cuándo se aplica. | | `questions.urgency` | [Score](/es/concepts/glide-score) | `criteria` es un array ordenado, empezando por el nivel más bajo. | | `questions.needs_human` | [Noul](/es/concepts/glide-noul) | Una pregunta de sí o no. `criteria` describe los lados `true` y `false`. | | `questions.*.instructions` | string | La pregunta que GLiDE responde sobre `state`. | ## Respuesta Medida contra `https://api.fastino.ai`. Los valores de confianza varían ligeramente entre llamadas. ```json theme={null} { "model": "glide_v2", "answers": { "queue": { "type": "choice", "choice": "billing", "confidence": 0.993, "probabilities": { "billing": 0.996, "technical": 0.004, "account": 0.0 } }, "urgency": { "type": "score", "score": 2, "expected_level": 2.001, "confidence": 0.991, "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.002, "2": 0.994, "3": 0.004 }, "legend": { "0": "Low: no deadline or business impact", "1": "Normal: needs an answer within a few days", "2": "High: blocks money or work today", "3": "Urgent: an outage or a security incident" } }, "needs_human": { "type": "noul", "noul": 0.987, "confidence": 0.974 } }, "usage": { "input_tokens": 422, "output_tokens": 0 } } ``` ## Esquema de la respuesta | Campo | Tipo | Significado | | - | - | - | | `answers.queue.choice` | string | La clave de `criteria` ganadora. Aquí, `billing`. | | `answers.queue.probabilities` | object | La probabilidad de cada resultado. Suman 1. | | `answers.urgency.score` | integer | Índice del nivel ganador, contando desde `0`. Aquí, `2` es "High". | | `answers.urgency.expected_level` | number | Nivel ponderado por probabilidad, para umbrales más finos que `score`. | | `answers.urgency.legend` | object | Tus descripciones de niveles, indexadas por posición. | | `answers.needs_human.noul` | number | La probabilidad de que se cumpla el lado `true`, de 0 a 1. | | `answers.*.confidence` | number | El grado de certeza de GLiDE sobre esa respuesta, de 0 a 1. | | `usage.input_tokens` | integer | Tokens facturados por la solicitud. | ## Actúa según la respuesta ```python theme={null} import os import requests response = requests.post( "https://api.fastino.ai/v1/systemone", headers={"X-API-Key": os.environ["FASTINO_API_KEY"]}, json=body, # the request body above timeout=300, ) response.raise_for_status() answers = response.json()["answers"] queue = answers["queue"] urgency = answers["urgency"]["score"] needs_human = answers["needs_human"]["noul"] >= 0.5 if queue["confidence"] < 0.7: queue_name = "general" # let a person pick the queue else: queue_name = queue["choice"] priority = {0: "low", 1: "normal", 2: "high", 3: "urgent"}[urgency] assign(ticket, queue=queue_name, priority=priority, auto_reply=not needs_human) ``` Trata los umbrales `0.7` y `0.5` como puntos de partida. Compruébalos con una muestra de tus propios tickets. ## Adáptala * Usa los nombres reales de tus colas como claves de `criteria` y describe de qué se encarga cada cola. Las descripciones son las que hacen el trabajo. * Añade o elimina niveles de urgencia libremente. La respuesta siempre los indexa desde `0` en el orden en que los enviaste. * Incluye en `state` los datos del cliente que GLiDE debe tener en cuenta, como el plan, el nivel de contrato o los incidentes abiertos. * Haz más preguntas en la misma solicitud, como `language` o `sentiment`. Cada una añade una entrada a `answers`. Diseña preguntas Choice y gestiona las etiquetas inciertas. Todos los campos, límites y errores de `POST /v1/systemone`. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.