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。
Oh My Pi 通过 ~/.omp/agent/models.yml 配置 ApiClo。设置 baseUrl=https://apiclo.com/v1、api=openai-completions,apiKey 填环境变量名 APICLO_API_KEY。OMP 与 Pi 使用不同的配置文件和密钥语法。
启动 omp 前设置 APICLO_API_KEY。在 models.yml 中按下方示例添加 apiclo,保留已有供应商。
从 ApiClo 当前模型表添加准确 ID。支持视觉的模型可声明 input: [text, image],不要照搬其他模型的上下文或输出限制。
运行 omp models find apiclo 并选择模型。即使密钥正确,被禁用的供应商也不会出现,请检查 disabledProviders。
export APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
$env:APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
providers:
apiclo:
baseUrl: https://apiclo.com/v1
api: openai-completions
apiKey: APICLO_API_KEY
models:
- id: claude-sonnet-5
name: Claude Sonnet 5
input: [text, image]
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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