使用此页面可管理用于分析所选邮件的 AI 模型列表。您可以添加、编辑或删除模型，并查看其配置详细信息，如名称、终端 URL、AI 配置文件、超时和 API 密钥。您可以选择使用基于云的 AI 模型和您自己的本地托管模型。
基于云的 AI 模型
以下是选择基于云的 AI 模型时需要考虑的一些事项。
成本和测试考量
在使用基于云的 AI 模型时，成本是一个需要考虑的问题，因此您应该测试各种模型，看看哪种模型最适合您。您可能会发现使用下方推荐的模型的成本相当易于管理，特别是在将AI 规则配置成限制哪些所发邮件用于分类。例如，您可以选择仅对发送给某些用户的邮件使用 AI 分类，例如您认为可能最容易受到网络钓鱼威胁的邮件。
OpenAI API — OpenAI 可以为新账户提供一定数量的免费令牌。对于更广泛的测试，或者如果您同意他们的数据使用策略（可能涉及允许他们将您的数据用于培训目的），您可能会找到降低成本或免费测试的选项。始终查看任何 AI 供应商的当前服务条款。
Google Cloud AI——通过免费的 Google Cloud 账户，Google 通常会提供有限数量的免费请求作为其免费套餐的一部分，这对于初始测试和熟手非常有用。
推荐基于云的 AI 模型
为了实现能力和性价比的最佳平衡，请考虑以下模型:
1.OpenAI:
•gpt-4.1-mini — 对于常规任务而言 很好地平衡了性能和性价比。
•gpt-4.1 — 更强大的选项，可能更适合复杂的分析，但可能会产生更高的成本。
2.Google Gemini:
•gemini-2.0-flash — 其设计旨在速度和高效。
本地 AI 模型
如果向第三方发送数据不可行，则支持 Openal API 的本地 AI 模型也是一种选择。能过促成这一点的一些平台包括:
对于本地模型，性能将是一个值得考虑的问题，特别是如果您没有专用的 GPU 或 AI 加速器硬件的情况下。在细致入微的任务（例如准确检测邮件是网络钓鱼还是纯粹商业）方面，本地模型的能力通常不如领先的云模型。但是，它们对于其他用例可能非常有效，例如根据您定义的特定内容模式标记邮件。
添加或编辑 AI 模型
要将新的 AI 模型添加到模型列表，请点击模型页面工具栏上的新建。要编辑现有的模型条目，请选择该条目并点击“编辑”。
属性
配置文件:
选择内置的 AI 配置文件，或选择自定义，以便在使用不同的 AI 模型时输入您自己的设置。
显示名称：
为这个 AI 模型的条目输入一个名称；这个名称只是供您参考。对于预定义的配置文件，将为您添加一个通用名称，如果您愿意，可以更改该名称。
终端 URL：
这是可以访问 AI 模型的 API，以发送请求和接收响应的特定 web 地址。在大多数情况下，当您选择上方的配置文件，就会为您自动添加这个 URL。
API 密钥：
使用此选项提供从您选择的 AI 服务供应商获得的任何必要的 API 密钥。
模型名称：
输入一个模型名称或点击刷新列表来生成可用模型的下拉列表。
刷新列表
点击此按钮可生成可用 AI 模型的下拉列表。请注意： 您必须先输入终端 URL 和 API 密钥来使用刷新列表选项。
超时（秒）：
这是服务器在放弃之前等待 AI 响应的秒数。
默认语气：
AI 分类的默认语气被设置为 1.0。语气参数控制 AI 响应的随机性，范围为 0 到 2。例如，0.1 的语气将非常狭隘局限，且具有确定性，这可能会由于极端的刚性而导致错误的分类。相反，2.0 的设置将是高度随机的，可能会产生奇怪的，不相关的，甚至是荒谬的结果。在大多数情况下，您应该将此设置保留为默认值 1.0。如果您经常遇到不正确的分类，您应该首先尝试调整提示词，而不是语气设置。
允许无效的 SSL 证书
在使用本地或自定义配置文件时，如果您希望允许无效的 SSL 证书，请选中此框。
额外的 HTTP 请求报头：
如果您需要包含任何其他 HTTP 请求报头，请在此处输入这些报头。
测试连接
一旦配置了您的 AI 模型，请点击对话框顶部的测试连接来确保您的服务器连接到配置的 AI 模型并获得响应。
