OpenThai-SystemOne

对泰语和英语文本做结构化决策：发送状态和问题，一次前向计算返回每个选项的校准概率，不生成任何文本。

POST/v3/store/openthai/systemone试一试

• 价格免费
• 累计调用20.9K次

• v0.3-20260922
• 运行中

输入

state

ticket: โดนหักเงินซ้ำสองครั้งเมื่อวานนี้ ขอเงินคืนด่วนนะครับ โทรไปสามรอบแล้วไม่มีใครรับ

questions

department: type: choice instructions: ทีมใดควรรับผิดชอบ criteria: { billing, technical, sales } frustration: type: score instructions: ลูกค้าหงุดหงิดแค่ไหน criteria: ใจเย็น หงุดหงิดแต่สุภาพ โกรธมาก refund: type: noul instructions: ลูกค้าขอเงินคืนอย่างชัดเจนหรือไม่

输出POST /v3/store/openthai/systemone

model

openthai-systemone

answers

department: type: choice choice: billing probabilities: { billing, technical, sales } confidence: 0.939 abstain: 0.003 frustration: type: score score: 1.974 legend: { 0, 1, 2 } probabilities: { 0, 1, 2 } confidence: 0.895 refund: type: noul noul: 0.989

usage

input_tokens: 175 output_tokens: 0 permutations: 1

2026 年 10 月 4 日实测，概率已四舍五入：一次前向计算，175 个输入词元，0 个输出词元。

全部字段见“响应”一节

请求

curl -X POST 'https://api.iapp.co.th/v3/store/openthai/systemone' \
  -H 'apikey: YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"state": {"ticket": "โดนหักเงินซ้ำสองครั้งเมื่อวานนี้ ขอเงินคืนด่วนนะครับ โทรไปสามรอบแล้วไม่มีใครรับ"}, "questions": {"department": {"type": "choice", "instructions": "ทีมใดควรรับผิดชอบ", "criteria": {"billing": "การเงิน/คืนเงิน", "technical": "ระบบใช้งานไม่ได้", "sales": "สอบถามสินค้าและราคา"}}, "frustration": {"type": "score", "instructions": "ลูกค้าหงุดหงิดแค่ไหน", "criteria": ["ใจเย็น", "หงุดหงิดแต่สุภาพ", "โกรธมาก"]}, "refund": {"type": "noul", "instructions": "ลูกค้าขอเงินคืนอย่างชัดเจนหรือไม่"}}}'

响应

200成功。字段在"响应"一节说明。

{
  "model": "openthai-systemone",
  "answers": {
    "department": {"type": "choice", "choice": "billing",
      "probabilities": {"billing": 0.989, "technical": 0.005, "sales": 0.006},
      "confidence": 0.939, "abstain": 0.003},
    "frustration": {"type": "score", "score": 1.974,
      "legend": {"0": "ใจเย็น", "1": "หงุดหงิดแต่สุภาพ", "2": "โกรธมาก"},
      "probabilities": {"0": 0.004, "1": 0.018, "2": 0.978},
      "confidence": 0.895},
    "refund": {"type": "noul", "noul": 0.989}
  },
  "usage": {"input_tokens": 175, "output_tokens": 0, "permutations": 1}
}

请求

JSON。state 是需要决策的内容，questions 是由您命名的结构化问题，所有问题在同一次前向计算中回答。单次请求最多 64K 词元。

请求头

apikeystring必填

您的 API 密钥，在控制台的 API Keys 中创建。

请求体

statestring or object必填

需要决策的内容：文本或任意 JSON，例如客服工单、评论、文档或界面的无障碍树。

questionsobject必填

问题名称与问题的映射。

questions.typestring必填

choice 从命名选项中选一个，score 在有序量表上给出等级，noul 回答是或否。

questions.instructionsstring必填

要决策的内容，泰语或英语均可。

questions.criteriaobject or array

choice：最多 255 个选项名称，每个附简短说明。score：按顺序排列的 2 到 10 个等级标签。noul 不使用此字段。

order_invariantboolean

对 choice 的答案按多种选项顺序取平均，消除选项顺序的影响；延迟约为两倍。choice 选项超过 10 个时自动开启。

permutationsinteger

开启 order_invariant 时参与平均的选项顺序数量。

价格

预览期免费：使用任意 iApp API key，每次请求 0 IC，每个 key 每分钟最多 100 次请求、每天最多 1,000 次决策。按决策计价的价格将另行公布，免费预览期继续。

响应

JSON，每个问题一个答案，以您给出的名称为键，如右侧面板所示。模型不生成文本，因此 usage.output_tokens 始终为 0。格式错误的请求，例如少于 2 个等级的 score 或超过 255 个选项的 choice，返回 422。

answersobject

每个问题一个对象。

answers.typestring

问题的类型。

answers.choicestring

choice 问题：概率最高的选项。

answers.scorefloat

score 问题：按概率加权的等级索引，可为小数；legend 将索引映射为等级标签。

answers.noulfloat

noul 问题：回答为"是"的概率。

answers.probabilitiesobject

每个选项或等级的概率，总和为 1。

answers.confidencefloat

1 减去归一化熵。置信度低的答案应交给更大的模型或人工处理。

answers.abstainfloat

choice 问题：所给选项均不适用的概率。

usageobject

input_tokens、output_tokens（始终为 0），以及 permutations，即参与平均的选项顺序数量。

详情

实测

指标	结果
Bespoke Labs 公开的 System One 基准，13 个子集，macro 平均	74.3，Bespoke-Nimble-9B 为 74.8，Jev 1.13.0 为 76.0
泰语意图 MASSIVE-th（60 类），未用于训练	准确率 90.0%，校准误差 0.043
泰语新闻主题 Prachathai67k，未用于训练	准确率 98.1%，校准误差 0.004
经网关往返，三个问题的泰语工单	0.23 秒
单张 H100 GPU，batch 1，三个问题	40 至 70 毫秒
输出词元	0

各子集结果、其他泰语测试集和校准表见模型页面和模型卡。

限制

• 预览期每个 key 每分钟 100 次请求、每天 1,000 次决策；每个 choice 最多 255 个选项，每个 score 2 到 10 个等级，每次请求最多 64K 词元。
• 0.3 版，0.8B 模型，仅支持文本。只会回答所给选项，但仍可能选错；在 5 级评分任务、PubMedQA 和泰语社交媒体情感上表现最弱。

开放权重

同一个 API 可以用开放权重在您自己的机器上运行，以相同的请求体响应 POST http://localhost:8000/v1/systemone：

pip install "git+https://github.com/iapp-technology/openthai-systemone"
OPENTHAI_SYSTEMONE_MODEL=iapp/OpenThai-SystemOne uvicorn openthai_systemone.server:app --port 8000

更新记录

版本	日期	变更
v0.3-20260922	2026 年 9 月 22 日	用真实训练集和针对弱项的合成数据继续微调 5,000 步并重新校准：公开基准 macro 平均由 63.2 升至 74.3。托管 API 使用 v0.3。
v0.2-20260921	2026 年 9 月 21 日	加入泰语社交媒体情感训练并重新校准；新增 order_invariant 和 permutations。macro 平均由 61.9 升至 63.2。
v0.1-20260920	2026 年 9 月 20 日	发布：托管 API 免费预览，开放权重和训练方案以 Apache 2.0 发布。