Trio-Spark v1.3 QuickSilver Pro पर
Trio-Spark v1.3 MachineFi का System One decision मॉडल है। POST /v1/systemone पर text state और typed questions भेजें: एक forward pass में calibrated probabilities के साथ choice, score या noul उत्तर मिलते हैं, generated tokens नहीं। QSP पर केवल text input है और input limit 1,024 tokens है। प्रति million input tokens $0.042; output मुफ़्त।
एक नज़र में
Routing, classification, triage और guardrail के फ़ैसले calibrated probabilities के रूप में — parse करने को कुछ नहीं।
Pricing तुलना ($/1M tokens)
| Provider | Input | Output | QSP की तुलना में |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $0.042 | मुफ़्त | — |
| MachineFi list price (trio-spark-v1.3) | $0.042 | मुफ़्त | बराबर |
कब इस्तेमाल करें
Trio-Spark v1.3: छोटे text पर routing, classification, ticket triage और scoring के लिए। MachineFi के अनुसार दस tasks और 2,977 decisions के panel पर 90.9% (v1.0: 83.1%) और expected calibration error 0.019 है। उसी panel पर Jev 1.13: 90.0%, Clef: 90.8%, Clef-Flash: 91.8%। कई questions एक state साझा कर सकते हैं।
कब कोई और model चुनें
1,024-token input limit में state और questions शामिल हैं; सीमा से बड़े requests reject होते हैं। लंबे decision inputs के लिए Jev 1.13 का context 32K है। QSP पर केवल text input है, image और video नहीं। Generated text, code या summaries के लिए chat मॉडल चुनें। System One streaming नहीं करता।
Quickstart: POST /v1/systemone (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "trio-spark-v1.3",
"state": "hi",
"questions": {
"greeting": {
"type": "choice",
"instructions": "Is the state a greeting?",
"criteria": {"yes": "it is a greeting", "no": "it is not a greeting"}
}
}
}'
# {"id":"so-45a870bb532d4a72b41404cc8911c72e","model":"trio-spark-v1.3",
# "answers":{"greeting":{"type":"choice","choice":"yes",
# "probabilities":{"no":0.07,"yes":0.93},"confidence":0.87}},
# "usage":{"input_tokens":314,"output_tokens":33,"cost":...,"currency":"USD"}}import os, requests
resp = requests.post(
"https://api.quicksilverpro.io/v1/systemone",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['QSP_KEY']}"},
json={
"model": "trio-spark-v1.3",
"state": {"ticket": "I was charged twice for my subscription this month."},
"questions": {
"queue": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this ticket?",
"criteria": {
"billing": "payments, charges, refunds, invoices",
"technical": "bugs, errors, integrations",
"account": "login, email, profile changes",
},
},
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this ticket need a reply within the hour?",
},
},
},
timeout=30,
)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
queue = data["answers"]["queue"]
print(queue["choice"], queue["probabilities"]) # picked queue + per-option probabilities
print(data["answers"]["urgent"]["noul"]) # probability-like number
print(data["usage"]) # input_tokens, output_tokens, costयह System One API है, Chat Completions नहीं: state और typed questions भेजें, probabilities के साथ typed answers पाएँ। बाकी सभी models वाली ही key और balance। System One के पूरे docs →
FAQ
ऐसा मॉडल जो text लिखने के बजाय फ़ैसले करता है। आप एक state भेजते हैं — कोई भी JSON, string या object — और साथ में typed सवालों का एक set, और Trio-Spark v1.3 हर सवाल का जवाब एक ही forward pass में calibrated probabilities के साथ देता है। सवाल तीन तरह के होते हैं: choice (आपके बताए options में से एक चुनना, हर option की probability के साथ), score (state को आपके बताए scale पर रखना) और noul (हाँ की ओर झुके सवाल के लिए probability जैसी एक संख्या)।
POST https://api.quicksilverpro.io/v1/systemone करें, अपनी QuickSilver Pro key को Bearer token के रूप में और model, state व questions वाली JSON body के साथ — प्रति call अधिकतम 64 सवाल। यह एक सादा HTTPS JSON endpoint है, इसलिए curl, requests या httpx सब काम करते हैं। यह OpenAI Chat Completions surface का हिस्सा नहीं है: trio-spark-v1.3 पर chat call reject हो जाती है, और streaming supported नहीं है। /docs/systemone guide में पूरा schema, तीनों तरह के सवाल और error codes दिए गए हैं।
केवल input tokens पर, $0.042 प्रति million की दर से — output tokens मुफ़्त हैं। हर response का usage block input_tokens, output_tokens और उस call की USD cost बताता है, जो उसी prepaid balance से कटती है जिससे बाकी सभी models की। यह MachineFi की अपनी list rate है; QuickSilver Pro कोई markup नहीं जोड़ता।
जवाब आपके चुने हुए question IDs से keyed होते हैं। choice सवाल चुना गया option, हर option की probability और एक confidence लौटाता है — उदाहरण के लिए {"type":"choice","choice":"yes","probabilities":{"no":0.07,"yes":0.93},"confidence":0.87}। noul सवाल एक ही संख्या लौटाता है, जैसे {"type":"noul","noul":0.69}। Response में एक id, model और call की cost वाला usage block भी होता है।