> ## 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. # Capacités de GLiNER 2.5 Decide > Découvrez la langue, le comportement de classification, les limites de schéma et les modèles non pris en charge de GLiNER 2.5 Decide. GLiNER 2.5 Decide est un modèle anglais compact de 340 millions de paramètres, optimisé pour la classification définie par schéma. ## Capacités de classification * Définir les étiquettes lors de la requête sans réentraîner le modèle à chaque changement de taxonomie. * Exécuter une classification mono-étiquette lorsqu'une seule étiquette doit l'emporter. * Exécuter une classification multi-étiquettes lorsque plusieurs étiquettes peuvent s'appliquer. * Évaluer plusieurs tâches de classification nommées indépendamment en une seule passe avant. * Renvoyer une ou plusieurs étiquettes sélectionnées avec un niveau de confiance. * Utiliser `cls_threshold` pour contrôler la sélection dans les tâches multi-étiquettes. * Utiliser une tâche de classification par défaut du catalogue lorsque `schema` et `response_format` sont tous deux omis. Les cas d'usage courants incluent l'intention, le routage, le sentiment, la priorité, la modération, les tags, les contrôles opérationnels et les taxonomies de texte personnalisées. ## Limites du schéma * Chaque tâche nécessite au moins une étiquette. * `labels` doit être un tableau de chaînes. * Les objets associant étiquettes et descriptions ne sont pas pris en charge. * Une tâche de classification accepte uniquement `task`, `labels`, `multi_label`, `cls_threshold` et `top_k`. * `top_k` est accepté mais n'a actuellement aucun effet. * `cls_threshold` affecte uniquement la sélection multi-étiquette. * Les tâches mono-étiquette renvoient toujours l'étiquette ayant le score le plus élevé. ## Limites de décision * Les étiquettes de classification classique ne sont pas ordonnées. L'ordre des étiquettes ne crée pas d'échelle ordinale. * Les tâches d'une même requête sont indépendantes. * La classification classique n'impose pas d'implications, d'exclusions, de relations de cardinalité ni de bornes ordinales entre les tâches. * Decide ne génère pas d'explications, de conversations ni de texte libre. Utilisez [GLiNER 2.5 Multi](/fr/concepts/gliner) lorsque l'extraction, la couverture multilingue, les descriptions d'étiquettes ou les relations contraintes entre les tâches sont prioritaires. Utilisez [GLiDE Score](/fr/concepts/glide-score) lorsque votre application a besoin d'une grille explicitement ordonnée. Consultez les clés prises en charge ainsi que les entrées et résultats mono-étiquette, multi-étiquettes et à tâches multiples. Évaluez la qualité, ajustez les seuils et adaptez le modèle à votre domaine. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.