Qwen3.8-Flash 实测：尺码推荐前先追问：区分身体尺寸与衣服平铺尺寸

Q: 检查通过后能直接用于生产吗？

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。 还要使用真实且有权处理的资料，复核当前平台规则与自己的业务约束。

展开本页目录

开始前准备什么

Python 3.10或更新版本；脚本只使用标准库
有权处理的资料与原始备份；本篇使用虚构业务样本
重跑时使用自己的apizt Key；离线复核无需Key

下载资料包
核对来源和合同
小样本调用文本模型
检查并人工确认
交付与复用

先下载样例，再完成自己的首次调用

下载配置与样例中文操作说明本次实际结果

新用户：注册获取 API Key 已有账号：登录配置 Key

示例不含密钥。API 按实际用量计费；下载和点击不代表调用成功。

下载本篇完整实测包

中文说明、可编辑输入、脚本、原始响应、校验与交付文件；不含Key

下载实际交付 CSV

本次样本的审校成果，不等于生产系统已导入

先看本篇能交付什么

检查三个购买咨询是否具备尺码依据，缺胸围或松量要求时列出补充问题，不拿身高体重硬猜。

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。

交付物	用途与边界
export.csv	实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统
run.py + case.json	修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API
response.json + receipt.json	核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要

交付物: export.csv
用途与边界: 实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统

交付物: run.py + case.json
用途与边界: 修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API

交付物: response.json + receipt.json
用途与边界: 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要

第一步：固定输入、来源与缺项

确认尺码表单位和测量类型，本例用成衣整圈胸围96/100/104cm。

虚构业务样本；实际调用 apizt API。不是商店、客户或游戏生产数据。

id	question	body_chest_cm	preferred_ease_cm
F1	身高170体重60，买哪个码？	未提供	未提供
F2	胸围90cm，希望留10cm松量。	90	10
F3	胸围98cm，希望留10cm松量。	98	10

id: F1
question: 身高170体重60，买哪个码？
body_chest_cm: 未提供
preferred_ease_cm: 未提供

id: F2
question: 胸围90cm，希望留10cm松量。
body_chest_cm: 90
preferred_ease_cm: 10

id: F3
question: 胸围98cm，希望留10cm松量。
body_chest_cm: 98
preferred_ease_cm: 10

Qwen3.8-Flash 实测：尺码推荐前先追问：区分身体尺寸与衣服平铺尺寸：输入资料与本次输出合同 — 本篇实际运行报告截图。业务资料为虚构样本；不是第三方平台界面。
查看高清原图

第二步：用 apizt 只跑一次文本任务

先检查身体胸围与松量是否齐全，再由程序核对推荐最小可行尺码。

下载并解压资料包，先执行 python3 run.py 离线核对保存结果。要调用自己的API，复制一份工作目录，按README修改case.json，再执行 --run --new-output ./my-run；新目录不会混入旧响应或旧人工改动。Key只在终端本次进程中使用。

默认使用本篇资料包指定的低成本文本模型，输出上限1536 tokens，45秒超时，不自动重试；若返回401/429或截断，先核对凭据、额度、路由或输出预算，保留失败记录。

本地复核与运行

bash

python3 --version
python3 run.py
# 阅读README并在工作副本中修改case.json后，才运行下一行
python3 run.py --run --new-output ./my-run

在浏览器中换成自己的输入并运行

第三步：核对真实返回与交付结果

这次运行返回 HTTP 200，模型 qwen3.8-flash，响应总量 792 tokens，耗时 8.364 秒。原始输出有合同或可用性问题，下面明确展示审校改动。

下载 fit-review.csv；说明面料弹性、版型与测量误差未纳入，本地候选不能替代试穿。

记录ID	状态	尺码候选	explanation
F1	need_measurement	未提供	缺少身体胸围数据，无法计算成衣胸围需求。
F2	candidate	M	身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。
F3	no_match	未提供	身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。

记录ID: F1
状态: need_measurement
尺码候选: 未提供
explanation: 缺少身体胸围数据，无法计算成衣胸围需求。

记录ID: F2
状态: candidate
尺码候选: M
explanation: 身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。

记录ID: F3
状态: no_match
尺码候选: 未提供
explanation: 身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。

Qwen3.8-Flash 实测：尺码推荐前先追问：区分身体尺寸与衣服平铺尺寸：实际API结果与样本合同检查 — 本篇实际运行报告截图。业务资料为虚构样本；不是第三方平台界面。
查看高清原图

本次发现的错误：保留原响应后显式审校

F2: size与样本事实不符；F3: status与样本事实不符；F3: size与样本事实不符

没有修改response.json冒充模型答对。下面是审核后允许导出前的明确改动。

记录	字段	原返回	审校后	原因
F2	size	S	M	90+10=100cm，满足要求的最小成衣胸围100cm对应M，原size和解释自相矛盾。
F2	explanation	身体胸围90cm + 松量10cm = 目标成衣胸围100cm。知识表中S码成衣胸围为96cm（小于100cm，不满足），M码成衣胸围为100cm（等于100cm，满足）。根据规则选择满足条件的最小成衣胸围，即M码。等等，重新检查逻辑：目标是找满足 >= (body+ease) 的最小 size。Body=90, Ease=10 -> Required Garment Chest = 100. Sizes: S=96 (<100, fail), M=100 (>=100, pass), L=104 (>=100, pass). Smallest passing is M.	身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。	将原自我纠错长文收敛为可核对计算，不改原响应。
F3	status	candidate	no_match	所需108cm大于最大104cm，无匹配。
F3	size	L	未提供	L为104cm不足108cm，不能推荐L。
F3	explanation	身体胸围98cm + 松量10cm = 目标成衣胸围108cm。知识表中S码96cm、M码100cm均小于108cm，不满足；L码104cm也小于108cm，不满足。因此没有匹配尺码？再仔细看知识表：{	身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。	原解释止于未完成的知识表片段；依据输入数字补成明确结论。

记录: F2
字段: size
原返回: S
审校后: M
原因: 90+10=100cm，满足要求的最小成衣胸围100cm对应M，原size和解释自相矛盾。

记录: F2
字段: explanation
原返回: 身体胸围90cm + 松量10cm = 目标成衣胸围100cm。知识表中S码成衣胸围为96cm（小于100cm，不满足），M码成衣胸围为100cm（等于100cm，满足）。根据规则选择满足条件的最小成衣胸围，即M码。等等，重新检查逻辑：目标是找满足 >= (body+ease) 的最小 size。Body=90, Ease=10 -> Required Garment Chest = 100. Sizes: S=96 (<100, fail), M=100 (>=100, pass), L=104 (>=100, pass). Smallest passing is M.
审校后: 身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。
原因: 将原自我纠错长文收敛为可核对计算，不改原响应。

记录: F3
字段: status
原返回: candidate
审校后: no_match
原因: 所需108cm大于最大104cm，无匹配。

记录: F3
字段: size
原返回: L
审校后: 未提供
原因: L为104cm不足108cm，不能推荐L。

记录: F3
字段: explanation
原返回: 身体胸围98cm + 松量10cm = 目标成衣胸围108cm。知识表中S码96cm、M码100cm均小于108cm，不满足；L码104cm也小于108cm，不满足。因此没有匹配尺码？再仔细看知识表：{
审校后: 身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。
原因: 原解释止于未完成的知识表片段；依据输入数字补成明确结论。

第四步：程序检查与人工确认分开

只校验本例合同、编号、指定事实与格式；不证明业务事实在现实世界成立。

脚本实际测试了改坏行ID与伪造来源ID两个负例，均被拒绝。它们证明这两个错误分支能被检测，不代表所有幻觉、格式或业务错误都已覆盖。

HTTP200且唯一完整stop响应
输入/响应SHA-256一致
行ID完整且无重复
来源编号必须存在
指定事实断言核对
CSV标准解析器往返：行数一致
专用CSV与实际export.csv内容一致：fit-review.csv

local-result.json

json

{
  "fit_checks": [
    {
      "id": "F1",
      "required_garment_chest_cm": null,
      "selected": null
    },
    {
      "id": "F2",
      "required_garment_chest_cm": 100,
      "selected": "M"
    },
    {
      "id": "F3",
      "required_garment_chest_cm": 108,
      "selected": null
    }
  ],
  "actual_try_on": false
}

第五步：用自己的小样本验收，再进入业务流程

先把资料换成有权处理的脱敏样本；保留原文件和审核副本，逐项核对来源、条件、未知项与最终输出。

当前页面和结果包没有任何私密Key；不需要登录其他AI平台。配置apizt后先完成一次低成本调用，再判断该任务是否值得复用。

搜索词按具体工作任务组织；本批没有取得这些词的Google或抖音搜索量，不标注虚构热度，也不承诺收录、排名或业务收益。

继续完成同一行业的其他交付任务

怎样确认已经完成

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。
未知项没有补成事实
原始模型输出与人工审校文件分开保存
没有执行线上写入或第三方发布

常见问题

样本和截图是真实的吗？

业务输入是明确标注的虚构样本，API响应、耗时、usage、结果文件与报告截图来自这次实际运行；不是客户生产数据，也不是第三方后台截图。

需要登录其他AI平台吗？

不需要。浏览器任务台直接调用apizt，或用资料包里的Python脚本；API按实际用量计费，默认不自动重试，不跑视频模型。

检查通过后能直接用于生产吗？

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。还要使用真实且有权处理的资料，复核当前平台规则与自己的业务约束。

资料来源

展开本页目录

开始前准备什么

Python 3.10或更新版本；脚本只使用标准库
有权处理的资料与原始备份；本篇使用虚构业务样本
重跑时使用自己的apizt Key；离线复核无需Key

下载资料包
核对来源和合同
小样本调用文本模型
检查并人工确认
交付与复用

先下载样例，再完成自己的首次调用

下载配置与样例中文操作说明本次实际结果

新用户：注册获取 API Key 已有账号：登录配置 Key

示例不含密钥。API 按实际用量计费；下载和点击不代表调用成功。

下载本篇完整实测包

中文说明、可编辑输入、脚本、原始响应、校验与交付文件；不含Key

下载实际交付 CSV

本次样本的审校成果，不等于生产系统已导入

先看本篇能交付什么

检查三个购买咨询是否具备尺码依据，缺胸围或松量要求时列出补充问题，不拿身高体重硬猜。

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。

交付物	用途与边界
export.csv	实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统
run.py + case.json	修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API
response.json + receipt.json	核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要

交付物: export.csv
用途与边界: 实际输出的审核稿，不会自动写入生产系统

交付物: run.py + case.json
用途与边界: 修改自己的资料后可重跑；默认离线复核不调用API

交付物: response.json + receipt.json
用途与边界: 核对原始模型返回、用量、时间与内容摘要

第一步：固定输入、来源与缺项

确认尺码表单位和测量类型，本例用成衣整圈胸围96/100/104cm。

虚构业务样本；实际调用 apizt API。不是商店、客户或游戏生产数据。

id	question	body_chest_cm	preferred_ease_cm
F1	身高170体重60，买哪个码？	未提供	未提供
F2	胸围90cm，希望留10cm松量。	90	10
F3	胸围98cm，希望留10cm松量。	98	10

id: F1
question: 身高170体重60，买哪个码？
body_chest_cm: 未提供
preferred_ease_cm: 未提供

id: F2
question: 胸围90cm，希望留10cm松量。
body_chest_cm: 90
preferred_ease_cm: 10

id: F3
question: 胸围98cm，希望留10cm松量。
body_chest_cm: 98
preferred_ease_cm: 10

第二步：用 apizt 只跑一次文本任务

先检查身体胸围与松量是否齐全，再由程序核对推荐最小可行尺码。

本地复核与运行

bash

python3 --version
python3 run.py
# 阅读README并在工作副本中修改case.json后，才运行下一行
python3 run.py --run --new-output ./my-run

在浏览器中换成自己的输入并运行

第三步：核对真实返回与交付结果

这次运行返回 HTTP 200，模型 qwen3.8-flash，响应总量 792 tokens，耗时 8.364 秒。原始输出有合同或可用性问题，下面明确展示审校改动。

下载 fit-review.csv；说明面料弹性、版型与测量误差未纳入，本地候选不能替代试穿。

记录ID	状态	尺码候选	explanation
F1	need_measurement	未提供	缺少身体胸围数据，无法计算成衣胸围需求。
F2	candidate	M	身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。
F3	no_match	未提供	身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。

记录ID: F1
状态: need_measurement
尺码候选: 未提供
explanation: 缺少身体胸围数据，无法计算成衣胸围需求。

记录ID: F2
状态: candidate
尺码候选: M
explanation: 身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。

记录ID: F3
状态: no_match
尺码候选: 未提供
explanation: 身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。

本次发现的错误：保留原响应后显式审校

F2: size与样本事实不符；F3: status与样本事实不符；F3: size与样本事实不符

没有修改response.json冒充模型答对。下面是审核后允许导出前的明确改动。

记录	字段	原返回	审校后	原因
F2	size	S	M	90+10=100cm，满足要求的最小成衣胸围100cm对应M，原size和解释自相矛盾。
F2	explanation	身体胸围90cm + 松量10cm = 目标成衣胸围100cm。知识表中S码成衣胸围为96cm（小于100cm，不满足），M码成衣胸围为100cm（等于100cm，满足）。根据规则选择满足条件的最小成衣胸围，即M码。等等，重新检查逻辑：目标是找满足 >= (body+ease) 的最小 size。Body=90, Ease=10 -> Required Garment Chest = 100. Sizes: S=96 (<100, fail), M=100 (>=100, pass), L=104 (>=100, pass). Smallest passing is M.	身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。	将原自我纠错长文收敛为可核对计算，不改原响应。
F3	status	candidate	no_match	所需108cm大于最大104cm，无匹配。
F3	size	L	未提供	L为104cm不足108cm，不能推荐L。
F3	explanation	身体胸围98cm + 松量10cm = 目标成衣胸围108cm。知识表中S码96cm、M码100cm均小于108cm，不满足；L码104cm也小于108cm，不满足。因此没有匹配尺码？再仔细看知识表：{	身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。	原解释止于未完成的知识表片段；依据输入数字补成明确结论。

记录: F2
字段: size
原返回: S
审校后: M
原因: 90+10=100cm，满足要求的最小成衣胸围100cm对应M，原size和解释自相矛盾。

记录: F2
字段: explanation
原返回: 身体胸围90cm + 松量10cm = 目标成衣胸围100cm。知识表中S码成衣胸围为96cm（小于100cm，不满足），M码成衣胸围为100cm（等于100cm，满足）。根据规则选择满足条件的最小成衣胸围，即M码。等等，重新检查逻辑：目标是找满足 >= (body+ease) 的最小 size。Body=90, Ease=10 -> Required Garment Chest = 100. Sizes: S=96 (<100, fail), M=100 (>=100, pass), L=104 (>=100, pass). Smallest passing is M.
审校后: 身体胸围90cm加10cm松量需100cm成衣胸围；S为96cm不满足，M为100cm满足，候选为M。
原因: 将原自我纠错长文收敛为可核对计算，不改原响应。

记录: F3
字段: status
原返回: candidate
审校后: no_match
原因: 所需108cm大于最大104cm，无匹配。

记录: F3
字段: size
原返回: L
审校后: 未提供
原因: L为104cm不足108cm，不能推荐L。

记录: F3
字段: explanation
原返回: 身体胸围98cm + 松量10cm = 目标成衣胸围108cm。知识表中S码96cm、M码100cm均小于108cm，不满足；L码104cm也小于108cm，不满足。因此没有匹配尺码？再仔细看知识表：{
审校后: 身体胸围98cm加10cm松量需108cm；现有最大L为104cm，没有满足给定松量的尺码。
原因: 原解释止于未完成的知识表片段；依据输入数字补成明确结论。

第四步：程序检查与人工确认分开

只校验本例合同、编号、指定事实与格式；不证明业务事实在现实世界成立。

脚本实际测试了改坏行ID与伪造来源ID两个负例，均被拒绝。它们证明这两个错误分支能被检测，不代表所有幻觉、格式或业务错误都已覆盖。

HTTP200且唯一完整stop响应
输入/响应SHA-256一致
行ID完整且无重复
来源编号必须存在
指定事实断言核对
CSV标准解析器往返：行数一致
专用CSV与实际export.csv内容一致：fit-review.csv

local-result.json

json

{
  "fit_checks": [
    {
      "id": "F1",
      "required_garment_chest_cm": null,
      "selected": null
    },
    {
      "id": "F2",
      "required_garment_chest_cm": 100,
      "selected": "M"
    },
    {
      "id": "F3",
      "required_garment_chest_cm": 108,
      "selected": null
    }
  ],
  "actual_try_on": false
}

第五步：用自己的小样本验收，再进入业务流程

先把资料换成有权处理的脱敏样本；保留原文件和审核副本，逐项核对来源、条件、未知项与最终输出。

当前页面和结果包没有任何私密Key；不需要登录其他AI平台。配置apizt后先完成一次低成本调用，再判断该任务是否值得复用。

搜索词按具体工作任务组织；本批没有取得这些词的Google或抖音搜索量，不标注虚构热度，也不承诺收录、排名或业务收益。

继续完成同一行业的其他交付任务

怎样确认已经完成

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。
未知项没有补成事实
原始模型输出与人工审校文件分开保存
没有执行线上写入或第三方发布

常见问题

样本和截图是真实的吗？

业务输入是明确标注的虚构样本，API响应、耗时、usage、结果文件与报告截图来自这次实际运行；不是客户生产数据，也不是第三方后台截图。

需要登录其他AI平台吗？

不需要。浏览器任务台直接调用apizt，或用资料包里的Python脚本；API按实际用量计费，默认不自动重试，不跑视频模型。

检查通过后能直接用于生产吗？

不能把平铺宽度直接当整圈胸围，不能仅凭身高体重编尺码。还要使用真实且有权处理的资料，复核当前平台规则与自己的业务约束。

Qwen3.8-Flash 实测：尺码推荐前先追问：区分身体尺寸与衣服平铺尺寸

先看结论

开始前准备什么

先看本篇能交付什么

第一步：固定输入、来源与缺项

第二步：用 apizt 只跑一次文本任务

第三步：核对真实返回与交付结果

本次发现的错误：保留原响应后显式审校

第四步：程序检查与人工确认分开

第五步：用自己的小样本验收，再进入业务流程

怎样确认已经完成

常见问题

资料来源

先完成自己的一个小任务

1. 下载完整样例

2. 离线检查业务结果

3. 需要新结果时，再调用 API

Qwen3.8-Flash 实测：尺码推荐前先追问：区分身体尺寸与衣服平铺尺寸

先看结论

开始前准备什么

先看本篇能交付什么

第一步：固定输入、来源与缺项

第二步：用 apizt 只跑一次文本任务

第三步：核对真实返回与交付结果

本次发现的错误：保留原响应后显式审校

第四步：程序检查与人工确认分开

第五步：用自己的小样本验收，再进入业务流程

怎样确认已经完成

常见问题

资料来源

先完成自己的一个小任务

1. 下载完整样例

2. 离线检查业务结果

3. 需要新结果时，再调用 API