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。
通过 ~/.pi/agent/models.json 将 Pi 编程智能体接入 ApiClo:baseUrl 为 https://apiclo.com/v1,api 为 openai-completions,apiKey 为 $APICLO_API_KEY。打开 /model 重新读取文件并选择自定义供应商。这里的 Pi 指编程智能体。
在启动 Pi 的终端中设置 APICLO_API_KEY。添加下方 JSON 供应商,不要覆盖其他供应商。
使用准确的 ApiClo 模型 ID,仅为视觉模型声明 image。在 /model 中选择 apiclo/claude-sonnet-5 或自己的模型条目。
若旧凭据覆盖了新密钥,请检查 Pi 的供应商认证设置。先测试简短回复,再分别测试一次工具调用和图片请求。
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", "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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