Jev – Entscheidungen aus Text, mit Konfidenzwerten
Ein Entscheidungsmodell, das unordentliche Eingaben in eine klare Wahl, einen Score oder ein Ja/Nein umwandelt – für Routing, Triage und Klassifizierung in großem Volumen.
Schnell genug für die Produkt-UX
70–500 ms Latenz. Intent-Erkennung, Dringlichkeitsbewertung und Warteschlangen-Routing inline einsetzen – ohne Spinner.
Typisierte Ausgaben, auf die Ihr Code reagieren kann
selected + confidence + vollständige Verteilung. Kein Prosa-Parsing, kein Regex, kein „als KI …“.
Gebaut für Klassifizierung in großem Volumen
Nur Eingaben kosten etwas: $0.042 / 1 Mio. Tokens, Ausgaben kostenlos. Ideal für Support, Trust & Safety und Betriebsautomatisierung.
Wo Teams Jev einsetzen
Kurze Beispiele für die Aufgaben, für die Jev gebaut wurde
Nachrichten-Intent
Erkennen Sie im Chat, ob eine Frage ernst gemeint ist oder eine spitze Bemerkung ist.
Choice · 3 OptionenTicket-Routing
Jedes Ticket mit Konfidenzwert an Billing, Technik oder Vertrieb senden.
Choice · 4 OptionenInhaltsmoderation
Werbung und Belästigung markieren, bevor ein menschlicher Moderator sie sieht.
Choice · 3 OptionenSo funktioniert es
Drei Schritte von unstrukturiertem Text zu einer Entscheidung, mit der Ihr Code arbeiten kann
Einen Zustand übergeben
Beliebiger unstrukturierter Text: eine E-Mail, ein Ticket, ein Chatverlauf, ein DOM-Snapshot. Behalten Sie Tonalität und Zeichensetzung bei – sie machen einen Unterschied.
Fragen definieren
Choice, Score oder Noul. Kurze, sich gegenseitig ausschließende Optionen, die zu der Verzweigung passen, die Sie später im Code schreiben.
Wahrscheinlichkeiten lesen
Erhalten Sie selected, confidence und die Verteilung. Leiten Sie Fälle mit geringer Konfidenz an Menschen weiter, statt zu raten.
Sie brauchen offene Textgenerierung? Nehmen Sie ein LLM. Sie brauchen ein Label, mit dem Ihr Code verzweigen kann – samt Wahrscheinlichkeit? So unterscheidet sich Jev von GPT →