客服工单分流
从同一工单判断紧急程度、负责团队和严重性。
发送状态和类型化问题,在一个结构化响应中获得概率、选项或评分。
从同一工单判断紧急程度、负责团队和严重性。
选择下一队列或操作,并保留完整概率分布。
在工作流继续之前执行多个原子检查。
ApiClo 为支持的模型提供 OpenAI 兼容接口。本教程适用于可信后端或本地 API 客户端的首次文本请求,不适用于会暴露密钥的公开浏览器代码。
将 Base URL 设为 https://apiclo.com/v1。如果客户端自动追加 /chat/completions,最终路径应为 /v1/chat/completions。不要重复添加 /v1。
将 ApiClo 密钥保存在客户端的受保护字段或后端环境变量中。直接发送 HTTP 请求时使用 Authorization: Bearer YOUR_APICLO_API_KEY。不要将密钥提交到代码仓库或放入公开 HTML。
从 ApiClo 当前目录复制 Model ID,保持原样。先发送简短文本并设置 stream=false,再测试流式输出和工具调用。
从自己的客户端发送一条简短测试消息。检查 HTTP 状态、返回内容以及 ApiClo 中的用量记录。文本请求成功不代表所有可选 API 功能均兼容。
OpenAI 兼容客户端与 Anthropic Messages 客户端使用不同的地址规则。会自行追加 /v1/messages 的客户端应使用 https://apiclo.com,不加 /v1。系统先尝试所选模型;已说明的供应商或容量故障可能触发受控回退,仍按所选模型费率计费。Hermes 托管服务单独收费。ApiClo 是独立服务,并非 OpenAI 或 Anthropic 的官方产品。
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