客户说导出失败了两次,并要求退款。这里是我们的政策说明...
问题类型:重复导出失败加退款请求。 客户回复:先承认两次失败,直接表达歉意,并说明会优先帮助恢复导出路径。 政策边界:只根据已提供政策说明退款条件,不承诺额外例外。 下一步:询问导出格式、浏览器和失败时间;如果账号符合退款条件,再转给账单负责人。 内部备注:标记为产品可靠性风险,因为同一导出流程已经失败两次。
Gemini 2.5 Flash 是 Rivya 里的快速、低成本 Gemini AI 对话模型,适合快速研究检索、截图分流、头脑风暴和日常多模态助手任务。
示例输出
适合客服团队、政策敏感回复和客户跟进草稿。
对话
示例输出
适合客服团队、政策敏感回复和客户跟进草稿。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
结构化客服回复提示词的对话预览。
输出摘要
适合客服团队、政策敏感回复和客户跟进草稿。
适合任务
支持能力
在线试用
输入设置
对话控制
当所选模型支持时,你可以控制是否联网搜索、使用多强的推理,以及是否包含模型的思考内容。
联网搜索
允许支持的模型在回答过程中调用实时网页搜索。
思考内容
保持模型默认,或在提供方支持时显式包含或隐藏模型的思考内容。
开始一段对话,把规划、提示词和创作方向整理成一条可复用的线程。
提示词起步
当你不想从空白输入开始时,可以先用已经映射到 Gemini 2.5 Flash 的模板,再按自己的任务改写。
模型示例
先用上方在线试用区开始生成,再结合这些示例结果判断成品质感、输出节奏和任务适配度,然后决定是否继续在完整工作台里投入更多积分。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
结构化客服回复提示词的对话预览。
输出摘要
适合客服团队、政策敏感回复和客户跟进草稿。
主示例
结构化客服回复提示词的对话预览。
输入
提示词 + 可选图片
看点提示
结构化客服回复提示词的对话预览。
每次消耗积分
按量付费 — 根据使用量消耗积分
为什么它适合
适合高频对话工作的节省型 token 计费
快速响应,适合实时对话
视觉理解——分析最多 6 张图片
最适合的任务
模型示例
决策确认
决策确认
适合任务
任务接近这些情况时使用
安静事实
提供商
类别
对话
能力标签
对话
积分模式
按量付费 — 根据使用量消耗积分
输入方式
提示词 + 可选图片
提示设置
最多 20,000 字
Gemini 2.5 Flash 常见问题
Gemini 2.5 Flash 适合快速资料查询、初步摘要、截图分流、头脑风暴、笔记整理和客服草稿。当周转速度与成本控制比深度分析更重要时,优先选择它。
在 Rivya 里,Gemini 2.5 Flash 当前是以对话为核心的项目,也支持围绕图片材料继续分析和回答。
提供问题、相关文本,以及需要检查的截图或图表。写清输出格式和需要忽略的内容,避免快速回答变成宽泛但浅薄的摘要。
Rivya 当前按每百万输入 token 18 积分、每百万输出 token 150 积分计费。这个档位适合高频短任务,此时速度和可预估的 token 成本比最大推理深度更重要。
快速、节省成本的文字和看图任务可选 Gemini 2.5 Flash;资料更多或需要更深分析和综合时,选择 Gemini Pro 模型。
如果这次要先验证快速研究和一轮摘要、结合截图的轻量分析与分流、高频头脑风暴和笔记整理,这页就够用。先在这里确认输入、方向和初步结果;等需要保存历史、连续迭代或管理素材时,再切到完整创作工作台。
这页当前就是围绕 Gemini 2.5 Flash 的对话入口来设计的。它适合先把快速研究和一轮摘要需要的截图、图表或图片材料带进来。
真正发送前,先把问题、原始材料,以及截图、图表或视觉证据组织好,会比继续找额外参数更重要。对 Gemini 2.5 Flash 这类带图片理解的聊天模型来说,初步材料是否摆对位置,本身就是快速研究和一轮摘要能不能成立的关键控制项。
这页可以先公开浏览,但真正发送初步消息前仍需要先登录。当前是按 token 计费:每百万输入 token 为 18 积分,每百万输出 token 为 150 积分。如果你还在整理问题或选模型,可以先在这里准备;确认要正式开聊时再登录即可。
如果你现在只是要开初步对话,查看 Gemini 2.5 Flash 能不能把快速研究和一轮摘要接住,继续留在这页就够了。等任务开始需要保存上下文、挂文件、连续追问,或者把同一条线程长期保留下来时,再切到完整创作工作台会更顺。
比较替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的高阶 GPT 对话模型,适合复杂推理、图像辅助分析、研究整合和结构化写作。
为什么考虑它
当积分提示更适合下一次运行时,可以考虑它:按量付费 - 根据使用量消耗积分。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 AI 对话模型,支持更完整的结构化输入、推理强度控制与工具型对话,适合复杂分析和多步骤任务。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:长策略简报和决策备忘录。
OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 Codex AI 编码模型,延续代码生成、结构化推理和工具协作能力,更适合仓库级开发项目。
为什么考虑它
如果任务更接近这个方向,可以考虑它:仓库级调试和架构审阅。
冲刺复盘行动项对话提示词的结构化对话示例。
Rivya 对话提示词模板 冲刺复盘行动项对话提示词 的线程预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
CRM 笔记转跟进的对话预览。
把松散 CRM 笔记整理成客户跟进和内部判断分开的行动。
CRM 笔记转跟进的对话预览。
让 Rivya 帮你规划、分析、打磨提示词或处理代码任务。
政策答复草稿对话提示词的对话预览。
帮助支持团队回答政策问题,同时不编造规则。
政策答复草稿对话提示词的对话预览。
开发者接入
确认模型字段、参考素材规则和积分行为后,可以通过 Public API v1 调用 Gemini 2.5 Flash。