Reflex API
Morph가 만든 소형·초고속 전문 모델로, 텍스트 생성 없이 정해진 선택지 안에서 분류 답변을 내놓습니다.
Morph: Reflex는 Morph가 만든 작고 매우 빠른 전문 AI 모델입니다. 에이전트 내부에서 더 큰 코딩 모델과 나란히 동작하도록 설계되었으며, 자유 텍스트를 생성하지 않고 정해진 선택지에만 답합니다. 상태를 한 번 읽고 그 한 번의 읽기만으로 모든 질문에 답하며, 답변이 주어진 선택지를 벗어날 수 없습니다.
에이전트 루프의 각 턴에 라벨을 붙이거나 분류하는 작업, 에이전트가 루프에 빠졌는지 감지하는 작업, 사용자가 포기하는 시점을 감지하는 작업, 탈옥(jailbreak) 시도가 걸러지지 않고 통과하는 상황을 감지하는 작업에 적합합니다. 결정론적인 답변이 필요하지만 자유로운 문장 생성은 원치 않는 자리에 어울립니다.
필요한 작업에 맞는 Reflex가 없다면 직접 만들 수도 있습니다.
업데이트:
모델 ID
reflex- 컨텍스트
- 65.536K
- 최대 출력
- 58.982K
- 입력
- text / image
- 출력
- decisions
주요 특징
- 자유 텍스트 없이 결정론적 답변
- 정해진 선택지로 답변 제한
- 상태를 한 번만 읽고 모든 질문에 응답
- 에이전트 루프 속에서 큰 코딩 모델과 함께 동작
- 필요한 Reflex는 직접 제작 가능
제공 업체
제공 업체별 API 요금을 비교하세요. 공급자를 선택하면 전체 요금과 적용 조건을 확인할 수 있습니다.
| $0.042 | $0 | $0.01 |
의사결정 빠른 시작
상태와 유형이 지정된 질문을 /api/v1/decisions로 보내면 질문마다 답을 하나 받습니다. noul은 0~1 확률, choice는 선택된 항목과 그 분포, score는 순서형 기준의 숫자 점수를 반환합니다. 이 엔드포인트는 Chat Completions, Messages, Responses와 별개입니다.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "reflex",
"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"]
}
}
}'자주 묻는 질문
모델 소개: Reflex?
Morph: Reflex는 Morph가 만든 작고 매우 빠른 전문 AI 모델입니다. 에이전트 내부에서 더 큰 코딩 모델과 나란히 동작하도록 설계되었으며, 자유 텍스트를 생성하지 않고 정해진 선택지에만 답합니다. 상태를 한 번 읽고 그 한 번의 읽기만으로 모든 질문에 답하며, 답변이 주어진 선택지를 벗어날 수 없습니다. 에이전트 루프의 각 턴에 라벨을 붙이거나 분류하는 작업, 에이전트가 루프에 빠졌는지 감지하는 작업, 사용자가 포기하는 시점을 감지하는 작업, 탈옥(jailbreak) 시도가 걸러지지 않고 통과하는 상황을 감지하는 작업에 적합합니다. 결정론적인 답변이 필요하지만 자유로운 문장 생성은 원치 않는 자리에 어울립니다. 필요한 작업에 맞는 Reflex가 없다면 직접 만들 수도 있습니다.
사용 요금은 어떻게 계산되나요?
이용하는 제공 업체의 요금과 실제 사용량에 따라 비용이 결정됩니다. 긴 입력 등에는 다른 요금이 적용될 수 있습니다.
Morph: Reflex는 어떤 작업에 쓰나요?
에이전트 워크플로에서 턴을 라벨링하거나 분류하는 작업, 에이전트의 루프 감지, 사용자 포기 감지, 탈옥 시도 통과 감지에 사용합니다.
텍스트를 생성하나요?
아니요. 텍스트를 생성하지 않기 때문에 답변이 주어진 선택지를 벗어날 수 없습니다.
답변 방식은 어떻게 되나요?
상태를 한 번 읽고 그 한 번의 읽기를 바탕으로 모든 질문에 답하며, 정해진 선택지 안에서 결정론적인 답변을 제공합니다.
필요한 Reflex가 없으면 어떻게 하나요?
원하는 Reflex가 없다면 직접 만들 수 있습니다.
어떤 환경을 위해 만들어졌나요?
에이전트 안에서 더 큰 코딩 모델과 함께 동작하도록 설계된 소형·초고속 전문 모델입니다.