Modèle Support
Modèle de prompt : Classification de tickets
Oriente un message vers exactement une catégorie avec un niveau de confiance. Pour orienter des tickets ou messages vers des files, quand votre code a besoin d’exactement une étiquette et d’une confiance pour décider d’une relecture humaine.
Le prompt
Les prompts sont en anglais, la langue dans laquelle ils ont été écrits et testés. Les descriptions et les consignes de ces pages sont traduites.
## Task
Classify the support message below into exactly one category: billing, bug, feature_request, account_access, or other.
## Requirements
- Choose "other" when no category clearly applies.
- Base the decision only on the message text.
## Output format
Return only valid JSON with the keys category and confidence, where confidence is a number from 0 to 1.
## Input
<message>
{{message}}
</message>Variables
| Variable | Quoi fournir |
|---|---|
{{message}} | Le message à classer, exactement tel que reçu. |
Chaque variable se trouve dans ses propres balises pour que le modèle traite ce que vous insérez comme des données, et non comme des instructions.
Sa note
100/100 sans avertissement ni problème critique, vérifié en CI à chaque modification.
| Dimension | Note |
|---|---|
| Clarté | 100 |
| Précision | 100 |
| Complétude | 100 |
| Structure | n/a |
| Cohérence | 100 |
| Spécification de sortie | 100 |
| Efficacité | 100 |
| Sécurité | 100 |
Tokens et coût par modèle
Tokens d’entrée du modèle lui-même, avant de remplir les variables. Les coûts utilisent les tarifs catalogue du catalogue de modèles, chacun daté de sa dernière vérification ; confirmez auprès de votre fournisseur.
| Modèle | Tokens | Coût d’entrée / 1 000 appels |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | 90 | $0.1800 |
| GPT-4.1 mini | 90 | $0.0360 |
| Claude Sonnet 5.5 | 90 (approx.) | $0.1800 |
| Claude Haiku 4.5 | 90 (approx.) | $0.0900 |
| Gemini 2.5 Flash | 90 (approx.) | $0.0270 |
L’adapter
- Remplacez la liste de catégories par la vôtre et gardez une option de repli explicite comme « other ».
- Envoyez les résultats à faible confiance (par exemple sous 0,6) vers une file humaine depuis votre code, pas depuis le prompt.
- Ajoutez une courte définition par catégorie si deux catégories se confondent facilement.
Après modification, l’espace de travail renote le prompt pendant que vous tapez et signale toute régression.
Autres modèles
- Revue de pull request: Revue structurée d’un diff avec des constats classés par gravité.
- Réponse du support client: Réponse conforme à la politique à un ticket client, avec une structure fixe.
- Extraction de données structurées: Extrait des champs d’un texte libre vers un objet JSON strict.
- Résumé de réunion: Décisions, responsables et échéances à partir d’une transcription.
- Prompt système d’un agent utilisant des outils: Agent borné avec des règles d’outils explicites et une condition d’arrêt.