Modèle de décision GLiDE : classification, routage, notation

GLiDE est un modèle de décision : au lieu de générer du texte libre, il évalue une situation que vous décrivez (state) au regard d’une ou plusieurs questions typées et renvoie des probabilités calibrées sur un ensemble fixe de résultats défini par l’appelant. Aucun token généré n’est à analyser : les réponses sont renvoyées sous forme de libellés structurés, de probabilités et de scores de confiance.

Primitives

Chaque question posée à GLiDE utilise l’un des trois types suivants :

Noul : une question oui/non qui renvoie une probabilité comprise entre 0 et 1. « Cette demande est-elle éligible à un remboursement ? » pourrait renvoyer 0.999.
Choice : une question à choix unique parmi plusieurs options, qui renvoie une distribution de probabilité sur des options nommées (jusqu’à 255). « Quelle équipe doit traiter cette demande ? » pourrait renvoyer {"billing": 0.0006, "returns": 0.999, "shipping": 0.0005}.
Score : une question d’évaluation sur une échelle ordonnée que vous définissez. Renvoie un score discret (l’indice du niveau retenu) ainsi que expected_level, une estimation continue pondérée par les probabilités sur l’ensemble des niveaux.

Si la réponse est…	Utilisez	Exemple
Une catégorie parmi plusieurs, sans ordre	Choice	Quelle équipe doit traiter ce ticket ?
Une position sur une échelle ordonnée aux niveaux définis	Score	Quelle est l’urgence de cette demande ?
Oui ou non, lorsque la probabilité elle-même est utile	Noul	Cette demande est-elle éligible à un remboursement ?

Noul ou Score : un Noul à 0.5 signifie une incertitude maximale entre oui et non ; il n’exprime pas un degré. Si vous devez mesurer un degré (urgence, gravité, frustration), utilisez un Score avec des niveaux définis. Si vous avez besoin d’une décision binaire, utilisez un Noul.

Il n’existe pas de primitive multi-libellé : chaque question n’accepte qu’un seul libellé. Posez plusieurs questions indépendantes dans un même appel si vous avez besoin de plusieurs jugements simultanés.

Limites

Jusqu’à 255 options par question Choice
Le corps de la requête (state + l’ensemble des questions) est limité à ~160 000 tokens d’entrée
Fenêtre de contexte de 262 144 tokens

Tarifs

	Prix par million de tokens
Entrée	0,00 $
Sortie	0,04 $

Endpoint

Méthode	Chemin	Description
`POST`	`/v1/systemone`	Exécute une ou plusieurs questions de décision typées sur un état

Paramètres de la requête

string | object | array

requis

Le contexte à évaluer : une chaîne simple, un objet JSON ou un tableau JSON. Consultez Formes de state ci-dessous pour savoir laquelle utiliser.

object

requis

Une ou plusieurs questions nommées et typées à évaluer au regard de state. Chaque clé est le nom de question que vous choisissez ; chaque valeur est un objet question comportant type, instructions et (pour choice/score) criteria.

string

requis

L’une des valeurs noul, choice ou score.

string

requis

La question à évaluer, en langage naturel.

object | string[]

Pour noul : un objet avec des clés de description true/false. Pour choice : un objet associant jusqu’à 255 clés d’option à des chaînes de description. Pour score : un tableau ordonné de descriptions de niveaux (l’indice 0 correspond au niveau le plus bas).

string

requis

Le modèle de décision à utiliser, par exemple fastino/glide. S’il est omis, l’API renvoie 422 'model' must be provided. La réponse le renvoie sans le préfixe du fournisseur (fastino/glide → glide).

Formes de state

state est le contenu au regard duquel chaque question est évaluée : considérez-le comme ce que vous remettriez à un panel d’experts avant de leur demander de porter un jugement.

Forme	Utile pour	Exemple
Chaîne	Un message, un article ou un passage unique	`"My card was charged twice."`
Objet	Des champs nommés, des enregistrements liés ou l’état d’une application	`{"message": "My card was charged twice.", "order_id": "A-104"}`
Tableau	Une séquence de messages ou d’enregistrements	`["Hi", "My order number is A-104.", "My card was charged twice."]`

Utilisez un objet lorsque la décision dépend de la comparaison de plusieurs parties nommées (par exemple, un ticket et la politique au regard de laquelle il est évalué) : chaque partie reste ainsi identifiée et leurs relations restent claires. Une chaîne simple suffit lorsque le cas se résume à un passage unique et autonome. Toutes les questions d’une requête voient le même state et sont évaluées indépendamment au regard de celui-ci.

Votre premier appel

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" }
      }
    }
  }'

Réponse :

{
  "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 probabilité que la réponse soit « oui ». 0.999 est un signal fort d’éligibilité.
answers.refund_allowed.confidence : consultez Confiance ci-dessous pour savoir comment cette valeur est calculée.
usage : décompte standard des tokens d’entrée et de sortie. token_usage est la somme des deux, fournie au niveau supérieur par commodité.

Confiance

Chaque réponse comporte une valeur confidence. La réponse vous indique ce que GLiDE a conclu ; la confiance vous indique s’il faut agir en conséquence. Traitez-les comme deux axes distincts, et non comme un seul.

Type de question	Formule	Plage
Noul	`\|2 × noul − 1\|`	De `0` (incertitude maximale, `noul = 0.5`) à `1` (certitude totale, `noul = 0` ou `1`)
Choice / Score	`top1 − top2` (écart de probabilité entre la meilleure et la deuxième meilleure option ou niveau)	De `0` (deux options à égalité) à `1` (une option concentre la quasi-totalité de la masse de probabilité)

Une réponse à faible confiance n’est pas fausse : elle signifie que la masse de probabilité est répartie entre deux résultats ou plus au lieu d’être concentrée sur un seul, ce qui constitue en soi un signal utile. Un schéma courant est le routage conditionné par la confiance : agissez automatiquement sur les réponses à confiance élevée et redirigez celles à faible confiance vers une solution de repli (revue humaine, catégorie plus large, vérification secondaire) :

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

Ajustez le seuil sur des données réelles pour votre cas d’usage plutôt que de supposer que 0.5 est la bonne valeur : la confiance est calibrée par modèle et ne correspond pas nécessairement à une tolérance métier particulière vis-à-vis de l’ambiguïté.

Exemples d’utilisation

Noul

Une question Noul renvoie une probabilité unique. Il n’y a pas de champ de libellé distinct : appliquez vous-même un seuil à la probabilité pour prendre une décision binaire.

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" }
      }
    }
  }'

Réponse (champ answers) :

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

Utilisation du résultat :

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

Une question Choice renvoie l’option sélectionnée, une valeur confidence et une distribution de probabilité complète sur toutes les options que vous avez définies.

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"
        }
      }
    }
  }'

Réponse (champ answers) :

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

Utilisation du résultat :

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

Une question Score renvoie un score discret (l’indice du niveau retenu), un expected_level (une position continue pondérée par les probabilités sur l’ensemble des niveaux), une valeur confidence, des probabilities par niveau et une legend qui reprend vos descriptions de niveaux par indice.

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"
        ]
      }
    }
  }'

Réponse (champ 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"
    }
  }
}

Utilisation du résultat :

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 est un indice entier discret (le niveau argmax). expected_level est la position continue, pondérée par les probabilités, sur l’ensemble des niveaux : utilisez-le lorsque vous avez besoin de seuils plus fins que ceux permis par l’indice discret.

Combiner plusieurs questions

Posez plusieurs questions de types différents sur le même state en un seul appel. Toutes les questions sont évaluées ensemble en un seul aller-retour.

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"
        ]
      }
    }
  }'

Réponse :

{
  "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
}

Quand utiliser GLiDE

GLiDE convient bien aux décisions structurées : classification, catégorisation, routage (tickets, e-mails, demandes), notation, triage, modération de contenu, garde-fous, remplacement du LLM en tant que juge et approbation des appels d’outils par les agents. Utilisez plutôt un modèle de langage généraliste pour la génération de texte libre, les conversations multi-tours, les questions-réponses ouvertes, la synthèse ou la génération de code.

Voir aussi

Skill d’agent GLiDE : installer GLiDE pour Cursor, Claude Code et Codex
GLiNER-2.5-Decide : un modèle de décision apparenté couvrant le routage de modèles, l’appel d’outils, les garde-fous et d’autres cas d’usage conceptuels
Modèles disponibles : catalogue des modèles encodeurs et décodeurs
Démarrage rapide : générer et transmettre votre clé API
API d’inférence : la référence complète de l’endpoint d’inférence GLiNER + GLiDE, y compris /v1/systemone

Démarrage

Concepts fondamentaux

API d'inférence

API d'entraînement

Compte

Modèle de décision GLiDE : classification, routage, notation

Primitives

Limites

Tarifs

Endpoint

Paramètres de la requête

Formes de state

Votre premier appel

Confiance

Exemples d’utilisation

Noul

Choice

Score

Combiner plusieurs questions

Quand utiliser GLiDE

Voir aussi

​Primitives

​Limites

​Tarifs

​Endpoint

​Paramètres de la requête

​Formes de state

​Votre premier appel

​Confiance

​Exemples d’utilisation

​Noul

​Choice

​Score

​Combiner plusieurs questions

​Quand utiliser GLiDE

​Voir aussi

Primitives

Limites

Tarifs

Endpoint

Paramètres de la requête

Formes de state

Votre premier appel

Confiance

Exemples d’utilisation

Noul

Choice

Score

Combiner plusieurs questions

Quand utiliser GLiDE

Voir aussi