> ## Documentation Index
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> ## 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.

# Crea compuertas de políticas y seguridad con GLiDE

> Evalúa acciones propuestas según la política proporcionada y envía los casos inciertos o de alto riesgo a revisión.

Usa GLiDE como una capa de decisión acotada antes de que el software realice una acción. Proporciona conjuntamente la acción propuesta, el contexto relevante y la política como estado; define únicamente resultados que tu aplicación pueda manejar de forma segura.

## Evalúa una acción propuesta

```python theme={null}
import os
import requests

state = {
    "proposed_action": {
        "tool": "send_email",
        "recipient": "customer@example.com",
        "content": "Your refund has been approved."
    },
    "context": {
        "refund_status": "pending_manager_approval",
        "customer_verified": True
    },
    "policy": {
        "rule": "Do not communicate approval until manager approval is recorded."
    }
}

response = requests.post(
    "https://api.fastino.ai/v1/systemone",
    headers={"X-API-Key": os.environ["FASTINO_API_KEY"]},
    json={
        "model": "fastino/GLiDE",
        "state": state,
        "questions": {
            "action": {
                "type": "choice",
                "instructions": "What should happen to the proposed action under the supplied policy?",
                "criteria": {
                    "execute": "The action is clearly allowed and can proceed",
                    "request_approval": "The action requires human approval before execution",
                    "revise": "The action can proceed only after its content or parameters change",
                    "block": "The action conflicts with policy and must not proceed"
                }
            }
        }
    },
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
answer = response.json()["answers"]["action"]
```

## Falla de forma segura ante la incertidumbre

```python theme={null}
if answer["choice"] == "execute" and answer["confidence"] >= 0.7:
    execute_action()
else:
    require_review(answer)
```

Trata el umbral del ejemplo únicamente como punto de partida. Valida los umbrales con casos representativos y envía los resultados inciertos a la ruta de revisión más segura.

## Diseña la compuerta

* Incluye el texto exacto de la política y todos los hechos necesarios para aplicarla.
* Usa un objeto como estado para etiquetar claramente las acciones, el contexto, los permisos y la política.
* Define resultados que se correspondan directamente con el comportamiento de la aplicación.
* Incluye la aprobación o revisión como resultado explícito.
* Mantén la ejecución irreversible fuera de la llamada al modelo; el código de la aplicación aplica el resultado.
* Registra el estado proporcionado, el resultado seleccionado, las probabilidades y la acción final de la aplicación según tu política de tratamiento de datos.

<Warning>
  Usa GLiDE como apoyo a la decisión, no como única autoridad para decisiones irreversibles o de alto impacto relacionadas con la seguridad, los derechos legales, el empleo, el crédito, la atención sanitaria o el control de acceso. Valida con datos representativos y conserva una ruta de revisión humana cualificada.
</Warning>

<Card title="Llamar a GLiDE" icon="terminal" href="/es/inference/systemone">
  Consulta el contrato de solicitud completo, los límites, el comportamiento de la confianza y los errores.
</Card>


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