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实践指南与对比

关于 Jev 问题设计、工单分流，以及何时用 Jev 而不是大模型做分类的实用指南。

如何用 Jev 做聊天消息意图分类——真诚提问、阴阳怪气、随口闲聊。覆盖状态文本设计、选项措辞、阈值调优与生产兜底，可作为高吞吐场景下替代 LLM 解析的方案。

用概率分类替代关键词工单路由。覆盖队列设计、置信度阈值、人工兜底与监控——适合需要高吞吐工单分拣、又不想在同步链路里塞大模型的客服与运维团队。

面向工程落地的 Jev 与 GPT 级大模型对比：延迟预算、每千/百万次决策成本、类型化输出与散文解析、失败模式与选型清单。适合为分流、审核、打标选择分类 API 的团队。

手把手 Jev API 教程：获取 OpenRouter 密钥、发送 state + questions、解析类型化结果、处理 429/400/401、安全重试。含 curl 与 TypeScript 生产客户端示例。

Jev 问题设计最佳实践：选项措辞、选择/评分/是非怎么选、为什么尽量别加「其他」、粒度规则与阈值策略。把分类问题写成能映射到代码分支的实用模式。