Joey 1 API
Joey-1は、構造化された入力を確率に変換する2Bパラメータのオープンウェイト意思決定モデルで、分類やルーティングを高速に処理します。
Joey-1はBasetenが提供する2Bパラメータのオープンウェイト意思決定モデルです。テキスト生成ではなく、構造化されたコンテキストを入力として受け取り、あらかじめ定義された選択肢に対するキャリブレーション済みの確率を返します。分類、ルーティング、スコアリングを単一のフォワードパスで処理でき、Qwen3.5-2Bから事後学習されています。
同期API呼び出しに対応しており、リアルタイムの意思決定に利用できます。Basetenのモデルファミリーの中では高速かつコスト効率の高い第一線モデルとして位置づけられ、オープンウェイトモデルとしてダウンロードして社内で実行することも可能です。不確実なケースをElephant-1やMammoth-1などの大規模モデルにエスカレーションする階層型構成の高ボリューム層として機能します。
大量の一次判断、コンテンツモデレーションのパイプライン、不正検知、チケットのトリアージとルーティング、スパムやフィッシングの検出、プロンプトの分類などに適しています。汎用的なテキスト生成ではなく、意思決定タスク向けに設計されています。出力を高信頼の判断として扱う場合、確率しきい値0.85が推奨されています。
更新日時:
モデル ID
joey-1- コンテキスト
- 16.384K
- 最大出力
- 14.745K
- 入力
- text / image
- 出力
- decisions
ハイライト
- 2Bパラメータのオープンウェイト意思決定モデル
- キャリブレーション済みの確率を返す
- 分類・ルーティング・スコアリングを単一パスで処理
- Qwen3.5-2Bから事後学習
- リアルタイム向け同期API呼び出しに対応
- 社内でのダウンロード・実行が可能
プロバイダー
プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| $0.01 | $0 |
ベンチマーク
- 20
P50レイテンシ
平均2,000トークンのリクエストで20ミリ秒
スコアはモデル提供元が公表した値です。
意思決定クイックスタート
状態と型付きの質問を /api/v1/decisions に送り、質問ごとに答えを1つ受け取ります。noul は 0〜1 の確率、choice は選ばれた選択肢とその分布、score は順序付き基準の数値スコアを返します。このエンドポイントは Chat Completions、Messages、Responses とは別系統です。
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"]
}
}
}'よくある質問
モデルについて: Joey 1?
Joey-1はBasetenが提供する2Bパラメータのオープンウェイト意思決定モデルです。テキスト生成ではなく、構造化されたコンテキストを入力として受け取り、あらかじめ定義された選択肢に対するキャリブレーション済みの確率を返します。分類、ルーティング、スコアリングを単一のフォワードパスで処理でき、Qwen3.5-2Bから事後学習されています。 同期API呼び出しに対応しており、リアルタイムの意思決定に利用できます。Basetenのモデルファミリーの中では高速かつコスト効率の高い第一線モデルとして位置づけられ、オープンウェイトモデルとしてダウンロードして社内で実行することも可能です。不確実なケースをElephant-1やMammoth-1などの大規模モデルにエスカレーションする階層型構成の高ボリューム層として機能します。 大量の一次判断、コンテンツモデレーションのパイプライン、不正検知、チケットのトリアージとルーティング、スパムやフィッシングの検出、プロンプトの分類などに適しています。汎用的なテキスト生成ではなく、意思決定タスク向けに設計されています。出力を高信頼の判断として扱う場合、確率しきい値0.85が推奨されています。
利用料金はどのように計算されますか?
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
どのような入力に対応していますか?
テキスト入力と画像入力に対応しています。構造化されたコンテキストを受け取り、定義済みの選択肢に対する確率を出力します。
テキストを生成できますか?
いいえ。Joey-1はテキスト生成ではなく、意思決定タスク向けに設計されており、選択肢ごとの確率を返します。
どのようなタスクに適していますか?
分類、ルーティング、スコアリングなどの意思決定に適しています。具体的にはコンテンツモデレーション、不正検知、チケットのトリアージ、スパム検出、プロンプト分類などです。
出力を高信頼の判断として扱う基準はありますか?
確率しきい値0.85を高信頼の判断基準として推奨しています。
同系列のモデルとの違いは何ですか?
Joey-1はBasetenのモデルファミリーにおける高速でコスト効率の高い第一線モデルです。不確実なケースはElephant-1やMammoth-1などの大規模モデルにエスカレーションする階層型構成で使えます。