Joey 1 API
Modelo de decisión abierto de 2B parámetros que devuelve probabilidades calibradas para opciones predefinidas en lugar de generar texto.
Joey-1 es un modelo de decisión de pesos abiertos con 2B parámetros, post-entrenado a partir de Qwen3.5-2B. En lugar de generar texto, acepta contexto estructurado y devuelve probabilidades calibradas para un conjunto de opciones predefinidas. Así, realiza tareas de clasificación, enrutamiento y puntuación en un solo pase forward. Está pensado para la toma de decisiones de primera línea de alto volumen.
Gracias a su diseño, resulta adecuado para moderación de contenido, detección de fraude, triaje y enrutamiento de tickets, detección de spam y phishing, y clasificación de prompts. Se recomienda aplicar un umbral de probabilidad de 0.85 para tratar las salidas como decisiones de alta confianza. Como modelo de pesos abiertos, puede descargarse y ejecutarse en infraestructura propia, y forma parte de la biblioteca de modelos de Baseten, desplegable como endpoint de API.
Joey-1 funciona como el nivel de alto volumen dentro de una configuración jerárquica que escala los casos inciertos a modelos más grandes como Elephant-1 o Mammoth-1. La pila de inferencia de Baseten incluye kernels personalizados, técnicas de decodificación modernas y caché avanzada, con un 99.99% de disponibilidad y arranques en frío rápidos. Escala en cualquier región y nube, incluidas configuraciones híbridas.
Actualizado:
ID DEL MODELO
joey-1- Contexto
- 16.384K
- Salida máx.
- 14.745K
- Entrada
- text / image
- Salida
- decisions
Aspectos destacados
- Modelo de decisión abierto de 2B parámetros
- Devuelve probabilidades calibradas, no texto
- Clasificación, enrutamiento y puntuación en un pase
- Post-entrenado desde Qwen3.5-2B
- Umbral recomendado de 0.85
- Escala en cualquier región y nube
Proveedores
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| $0.01 | $0 |
Benchmarks
- 20
Latencia P50
milisegundos para solicitudes de 2,000 tokens en promedio
Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.
Inicio rápido de decisiones
Envía estado y preguntas tipadas y concretas a /api/v1/decisions y recibe una respuesta por pregunta: noul devuelve una probabilidad de 0 a 1, choice la opción seleccionada con su distribución y score una puntuación numérica para criterios ordenados. Este endpoint es independiente de las superficies Chat Completions, Messages y Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "joey-1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Preguntas frecuentes
¿Qué es Joey 1?
Joey-1 es un modelo de decisión de pesos abiertos con 2B parámetros, post-entrenado a partir de Qwen3.5-2B. En lugar de generar texto, acepta contexto estructurado y devuelve probabilidades calibradas para un conjunto de opciones predefinidas. Así, realiza tareas de clasificación, enrutamiento y puntuación en un solo pase forward. Está pensado para la toma de decisiones de primera línea de alto volumen. Gracias a su diseño, resulta adecuado para moderación de contenido, detección de fraude, triaje y enrutamiento de tickets, detección de spam y phishing, y clasificación de prompts. Se recomienda aplicar un umbral de probabilidad de 0.85 para tratar las salidas como decisiones de alta confianza. Como modelo de pesos abiertos, puede descargarse y ejecutarse en infraestructura propia, y forma parte de la biblioteca de modelos de Baseten, desplegable como endpoint de API. Joey-1 funciona como el nivel de alto volumen dentro de una configuración jerárquica que escala los casos inciertos a modelos más grandes como Elephant-1 o Mammoth-1. La pila de inferencia de Baseten incluye kernels personalizados, técnicas de decodificación modernas y caché avanzada, con un 99.99% de disponibilidad y arranques en frío rápidos. Escala en cualquier región y nube, incluidas configuraciones híbridas.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué tipo de entradas acepta Joey-1?
Acepta entradas de texto e imagen. Está diseñado para recibir contexto estructurado y devolver probabilidades para opciones predefinidas, en lugar de generar texto.
¿Para qué tareas está pensado Joey-1?
Está orientado a tareas de decisión como clasificación, enrutamiento y puntuación en un solo pase forward. Se usa en moderación de contenido, detección de fraude, triaje de tickets, detección de spam y phishing, y clasificación de prompts.
¿Cómo se diferencia de Elephant-1 y Mammoth-1?
Joey-1 es el modelo de primera línea rápido y eficiente en costes de la familia de Baseten. En una configuración jerárquica, los casos inciertos se escalan a modelos más grandes como Elephant-1 o Mammoth-1.
¿Qué umbral de confianza se recomienda?
Se recomienda un umbral de probabilidad de 0.85 para tratar las salidas como decisiones de alta confianza.
¿Se puede ejecutar en infraestructura propia?
Sí, es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y ejecutarse en casa. También forma parte de la biblioteca de modelos de Baseten y puede desplegarse como endpoint de API.