Bangun aplikasi generasi berikutnya dengan 意图分类模型
Harga
Default
Per 1M token- Harga resmi
- Input $0.0588 / Output $0.1471
- Harga TokenLab
- Input $0.0588 / Output $0.1471
- Diskon
- -
| Harga resmiPer 1M token | Harga TokenLabPer 1M token | Diskon | |
|---|---|---|---|
| Default | Input $0.0588 / Output $0.1471 | Input $0.0588 / Output $0.1471 | - |
Uji sekali klik
Setelah masuk, Web Agent akan menyimpan model, prompt, dan preset request ini untuk Anda.
Uji tongyi-intent-detect-v3 di Web Agent dengan request singkat di /v1/chat/completions, lalu tampilkan body, latensi, dan response.
Workbench API
Ini adalah rute default untuk produksi. Contoh kode di bawah menggunakan endpoint ini dengan format yang Anda pilih.
curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
-d '{
"model": "tongyi-intent-detect-v3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
}'Skenario penggunaan
Agent dan tools
Jalankan reasoning, triage support, panggilan tool, dan alur tugas multi-langkah.
Workflow developer
Generate, review, atau debug kode tanpa merombak stack Anda.
Asisten pengetahuan
Rilis chat, pencarian, dan retrieval dengan biaya dan perilaku yang dapat diprediksi.
Perbandingan langsung
Bandingkan kualitas respons nyata, latensi, dan harga untuk model default produksi.
Contoh prompt
Tulis balasan support yang ringkas dan sebutkan asumsi di baliknya.
Review desain API ini dan sebutkan tiga risiko integrasi terbesar.
Ubah changelog panjang menjadi release notes yang bisa dibaca non-developer.
Kalkulator biaya
FAQ
Berapa biaya 意图分类模型?
Di TokenLab, 意图分类模型 dikenakan Input $0.0588 / Output $0.1471 Per 1M token. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap.
Bagaimana memanggil API 意图分类模型?
Dapatkan API key TokenLab, lalu kirim request Anda ke https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions. API workbench di atas menyediakan endpoint rekomendasi dan kode siap-salin.
Endpoint mana yang harus digunakan 意图分类模型?
Pakai https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions sebagai default untuk 意图分类模型. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.
Bisakah saya menguji 意图分类模型 sebelum mengintegrasikannya?
Bisa. «Coba di Web Agent» membuka tes siap pakai untuk 意图分类模型 dan menyimpan prompt setelah login, jadi konteks tidak hilang.
Operasi apa saja yang didukung 意图分类模型?
意图分类模型 mendukung Teks ke teks. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.
