TypeSafe AI · System One 决策模型
Jev — 从文本直接得到可执行的判断
把杂乱输入变成 明确的选择、评分或是否判断——适合分流、审核与高吞吐分类。
⚡延迟 70–500ms
💰输入 $0.042 / 百万 token
🎁输出 token 免费
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快到可以放进产品交互
延迟 70–500 毫秒。意图识别、紧急度评分、队列分流都可以内联调用，用户几乎无感。
🎯
类型化输出，直接分支
返回选中项、置信度和完整分布。不用解析散文、不用写正则，也不会出现「作为一个 AI……」。
💸
为高频分类而生
只按输入计费：$0.042 / 百万 token，输出免费。适合客服、内容安全与运维自动化。
常见用法
Jev 更擅长的几类任务
工作原理
三步：从非结构化文本到代码可直接使用的决策
1
传入状态文本
任意非结构化文本：邮件、工单、聊天记录、DOM 快照。保留语气和标点，它们很重要。
2
定义问题
选择、评分或是非。选项短、互斥，并能映射到你代码里的分支。
3
读取概率
拿到选中项、置信度和分布。低置信度样本转人工，而不是硬猜。
需要开放式生成，用大模型；需要一个能分支、还带概率的标签？ 看看 Jev 与 GPT 的区别 →