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。
Kimi Code 可配置指向 ApiClo /v1 地址的 OpenAI 兼容供应商。ApiClo 与 Kimi Code 的兼容性仍在测试中,本页提供待验证的配置方法,不代表自主任务已通过验证。Kimi Code 的凭据与 Kimi 网页聊天、联网搜索服务应分别看待。
在 Kimi Code 终端界面打开 /provider,或编辑用户级 config.toml。添加名为 apiclo 的供应商,type=openai,base_url=https://apiclo.com/v1。
设置 api_key_env=APICLO_API_KEY,并将环境变量传给启动进程。api_key 与 api_key_env 是互斥的认证方式,不要同时设置。
创建指向准确 ApiClo 模型 ID 的别名并选择它,分别验证文本、工具、推理和图片。自定义模型名只应声明接口实际支持的能力。
export APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
$env:APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
[providers.apiclo]
type = "openai"
base_url = "https://apiclo.com/v1"
api_key_env = "APICLO_API_KEY"
发送一次小请求,在 ApiClo Logs 中核对准确模型、结果和扣费用量。分别验证工具和图片。客户端缓存设置不证明命中,应检查实际缓存读取与写入 token。
ApiClo 是独立网关。客户端接入不包含该客户端的订阅,也不保证所有功能。应按当前模型费率比较普通输入、缓存读取、缓存写入和输出;命中与节省取决于实际负载。
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