> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.fastino.ai/llms.txt
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> ## Agent Instructions
> 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.

# Router des requêtes avec GLiDE

> Créez un routeur de requêtes avec GLiDE, examinez les probabilités et envoyez les décisions incertaines vers une solution de repli.

Avec un LLM généraliste, le routage consiste généralement à lui demander de générer un nom de destination, puis à valider et analyser le texte produit. Avec GLiDE, vous définissez les routes autorisées et recevez une route sélectionnée ainsi qu'une probabilité pour chaque option.

Utilisez ce modèle pour les files d'attente du support, les outils d'agent, les workflows, les modèles ou toute autre décision de routage où une seule option doit être retenue. Ajoutez une route `other` ou `human_review` lorsque les destinations listées ne sont pas exhaustives.

## Router un ticket de support

```python theme={null}
import os

import requests

ticket = {
    "subject": "Charged twice for one subscription",
    "body": "My card shows two charges for the same monthly plan. Please reverse one.",
    "customer_tier": "enterprise",
}

response = requests.post(
    "https://api.fastino.ai/v1/systemone",
    headers={"X-API-Key": os.environ["FASTINO_API_KEY"]},
    json={
        "model": "fastino/GLiDE",
        "state": ticket,
        "questions": {
            "destination": {
                "type": "choice",
                "instructions": "Which team should handle this request?",
                "criteria": {
                    "billing": "Payments, invoices, charges, and refunds",
                    "technical": "Product errors, outages, and integration problems",
                    "account": "Login, access, permissions, and account settings",
                    "human_review": "Unclear or does not fit another route",
                },
            }
        },
    },
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()

answer = response.json()["answers"]["destination"]
route = answer["choice"]
confidence = answer["confidence"]
probabilities = answer["probabilities"]

if confidence < 0.5:
    route = "human_review"
```

`choice` est toujours l'une de vos clés `criteria`. `probabilities` présente la distribution complète, tandis que `confidence` correspond à l'écart entre les deux routes les plus probables. Ajustez le seuil de repli sur un trafic représentatif plutôt que de considérer `0.5` comme une valeur universelle.

## Ce qui change par rapport à un routeur LLM

* La destination est limitée aux clés que vous définissez ; il n'y a aucun texte généré à analyser.
* Vous recevez la distribution complète des routes, et pas seulement un libellé.
* Vous pouvez envoyer les cas incertains ou hors périmètre vers une solution de repli explicite.
* Vous pouvez poser plusieurs questions de routage ou de scoring sur le même state en une seule requête.

Consultez [Inférence GLiDE](/fr/inference/systemone) pour l'authentification, les limites, les erreurs et le contrat de réponse complet.


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