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Jev AI Model · 结构化决策 · 新用户赠送 100 CREDITS

把一段文字,变成程序能用的判断。

用 Jev AI Model 分类、评分和路由文本。从真实场景开始,查看概率,比较不同规则,再接入 API。新账户赠送 100 credits,网页与 API 通用。

结果样例 · 查看不消耗积分

“今天早上被重复扣款了,请今天帮我退回多扣的款项。”

一段输入 → 多个结构化判断

分类选择

账单问题

分配至账单处理队列

是非判断

96%

请求紧急处理的概率

量表评分

2.8 / 3

紧急程度,范围 0–3

此处仅演示输出格式,数值并非实时模型结果,也不代表准确率。

01 / WORKBENCH

Jev AI Model 在线工作台

无需登录即可加载场景和编辑输入。登录后按积分运行,新账户一次性赠送 100 credits。

决策工作台

你想判断什么?

选择场景即可加载输入与规则,加载示例不消耗积分。

Kev 4B · 模型与价格 ↗Span · 行为评估 ↗

各问题独立评估的文本或 JSON 上下文。

问题 1/8

Which team should handle this ticket? Use other when no option fits.分类选择

选项

积分预算上限: 1 credits

运行前预留此额度,成功后按实际用量结算并退回差额;失败请求退回积分。

新账户一次性赠送 100 credits。短请求通常消耗 1 credit,较长输入可能消耗更多。

新用户赠送 100 credits · 网页与 API 共用余额

草稿保存在当前浏览器 · 登录后会恢复当前草稿。

结果样例 · 查看不消耗积分

“今天早上被重复扣款了,请今天帮我退回多扣的款项。”

一段输入 → 多个结构化判断

分类选择

账单问题

分配至账单处理队列

是非判断

96%

请求紧急处理的概率

量表评分

2.8 / 3

紧急程度,范围 0–3

此处仅演示输出格式,数值并非实时模型结果,也不代表准确率。

登录后会恢复当前草稿。

02 / 上线前比较规则

同一批案例,比较两套规则。

一个令人满意的答案只是开始,还不能说明决策在实际流量中的表现。开发 Jev AI Model 工作流时,应使用有代表性的输入、明确的预期结果和可重复的对比方法。工作台提供问题编辑、配置保存、运行历史和小型评测空间,帮助完成这个过程。

打开完整工作台
  1. 01

    明确决策及其边界

    从应用需要执行的动作出发。在 Jev AI Model 中为问题命名、选择类型,并用其他人也能理解的语言描述标准。加入正常范围以外的样本。如果一张工单同时提到账单和登录,应明确由哪个问题决定分流。

  2. 02

    不只看最终选项

    把答案、可用概率和请求详情一起查看。当 Jev AI Model 的结果出乎意料时,先检查输入是否包含判断标准所需的证据。高概率不等于实测准确率;在用它控制自动化前,需要用你所在领域的标注样本进行验证。

  3. 03

    用同一批样本比较两个配置

    先保存配置 A,修改问题后再保存配置 B。Jev AI Model 的评测空间可以让两个配置对同一批输入进行判断,一次最多比较 25 个样本。补充已知答案,检查具体失败案例并导出报告。修好一类工单的问题,也可能让另一类变差。

  4. 04

    保存基线,持续复查

    保存有用的配置,回看私有网页运行历史,并在修改后重跑疑难样本。将 Jev AI Model 接入线上流程前,明确缺少答案、结果不确定或请求报错时的处理方式。政策、输入格式或模型选择变化后,应重新评测。

评测用于区分模型表现和应用策略。Jev AI Model 输出决策信号,实际后续动作由产品决定。为不适合自动继续的情况设置复核路径,并根据真正影响用户的结果评价工作流。

03 / 从实际任务开始

Jev AI Model 的实用工作流

这些可编辑示例展示了如何把问题与应用决策连接起来。在 Jev AI Model 中打开示例,替换输入,并按自己的产品修改判断标准。示例是验证工作的起点,需要根据业务调整后再使用。

分流客户请求

当客户反馈重复扣款时,可以用 Jev AI Model 区分账单、技术故障或账号访问问题,再把分类交给客服系统。提供足够的上下文,以区分退款诉求与支付失败。

同时测试清晰和模糊的工单。为现有团队无法处理的请求保留 other 类别,并明确不确定结果何时需要人工判断。

打开并修改示例

选择 agent 的下一步

有些请求只需查记录,有些需要语言模型,还有些应交给人工。Jev AI Model 可以根据你定义的路径对任务分类,在执行下一项操作前给应用一个结构化信号。

说明各路径的能力和边界。实际调用工具、检查权限、处理失败以及确认路径是否合适,仍由你的应用负责。

打开并修改示例

检查结论是否有依据

把待验证的结论与原文放在一起,询问原文是否支持它。使用 Jev AI Model 可以将引用检查变成一个具体判断,同时复核输入和结果,避免只笼统地评价整份文档。

分别测试缺少证据、部分支持与直接矛盾的情况。判断范围由提供的原文决定;这个检查不会自动搜索网络,也不证明来源本身正确。

打开并修改示例

04 / 理解输出

把具体问题变成明确的答案

Jev AI Model 帮助开发者把文本和上下文转成应用可以使用的决策。描述当前情况、定义问题,再查看答案和概率。客服工单可以转成分流结果,政策检查可以转成是否符合的判断,质量评审则可以按明确标准得到分数。

底层 Jev 是 TypeSafe AI 开发的 System One 模型。本站作为独立服务,通过浏览器工作台和付费 API 提供这一决策流程。使用 Jev AI Model 可以交互式地编写问题、保存有用的配置,并在完成验证后把相同的请求结构接入应用。

CHOICE / 分类

选择一个类别

当应用需要从指定选项中选择一个标签时,可以使用 choice。Jev AI Model 中的每个选项都有名称和说明,你可以明确区分账单、技术支持与账号问题。除了最终选项,也要查看概率分布,尤其要留意两个类别存在交集的情况。

让各选项的标准有明确区别,并为无法归类的输入设置兜底选项。分类结果可供队列分配、搜索筛选或 agent 后续步骤使用。

SCORE / 评分

按标准连续评分

如果单个标签不足以表达差异,可以定义一组有序等级,对相关性、紧急程度或完整性进行评分。说明每个等级的含义后,Jev AI Model 会返回该尺度上的分数,让不同输入可以按同一标准比较。

保持等级顺序一致,并测试接近等级边界的样本。只有使用分数的人和系统对尺度含义达成一致,评分才有实际价值。

NOUL / 是非判断

判断一个命题

noul 适合聚焦的是非问题,例如原文是否支持某个结论,或某项请求是否需要复核。Jev AI Model 返回的 yes 概率可供应用选择判断阈值。它代表模型对所给证据的判断,并不保证命题一定为真。

一次问清楚一个问题,并说明缺少证据时应如何判断。有重要后果的动作,应由业务规则和复核流程共同控制。

先明确要做出的决策,再准备输入。向 Jev AI Model 提供相关消息、政策和已知事实,省去无关对话。可以使用文本、JSON 对象或数组整理上下文。工作台允许在运行前检查请求,确认模型实际将收到哪些信息。

为开发者而生

将 Jev AI Model 接入应用

把经过测试的问题从浏览器接入后端,沿用同样的 state 和 questions 结构。Jev AI Model 工作台提供 cURL、JavaScript 和 Python 请求示例,方便接入现有服务前检查请求内容。在账号中创建 API key,并由服务器以 Bearer token 发送。

成功的 Jev AI Model API 响应包含结构化答案和用量信息。读取答案前先检查返回状态,记录 request ID 以便排查,并明确处理异常。API key 应保留在服务端,避免出现在浏览器代码或公开仓库中。分配队列、发起复核或调用工具等后续动作,由你的集成代码控制。

网页、API 和评测共用积分余额,同一模型采用相同费率。调用前预留预算,成功后按实际输入用量结算;失败退回积分。接入前可查看生成的代码与请求示例。

POST /v1/systemone

typesafe/jev-1.13 · liquid/d1 · upstage/solar-decide · jaredpalmer/kev-4b · togethercomputer/tev1-4b-experimental · laya-english · laya-multilingual · laya-auto

// Server-side JavaScript (Node 20+ or Bun). Set JEV_API_KEY.
const response = await fetch("https://jevaimodel.net/v1/systemone", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.JEV_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "typesafe/jev-1.13",
  "state": "I was charged twice for order A-4471. Please refund the duplicate payment.",
  "questions": {
    "route": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this ticket? Use other when no option fits.",
      "criteria": {
        "billing": "Payments, charges and refunds",
        "technical": "Bugs and product errors",
        "account": "Login and account access",
        "other": "None of these teams"
      }
    }
  }
}),
});
const body = await response.json();
if (!response.ok || body.code !== 0) throw new Error(body.message);
console.log(body.data.result.answers);
console.log(body.data.creditsUsed);

05 / 了解服务方式

从 100 credits 开始,按需充值。

新用户赠送 100 credits

注册后一次性获赠 100 credits。在 Jev AI Model 加载场景,查看预算后运行问题。短请求通常消耗 1 credit,较长输入可能更多;保存配置和私人历史便于持续调整。

所有实时调用共用余额

需要更多用量时再购买积分。每个积分包都可用于 Jev AI Model 网页、API 和评测,统一 $1 = 10,000 credits,永久有效。成功请求按输入用量计费,每次最低 1 credit。

可查看的用量记录

Jev AI Model 账号页区分网页与 API 活动,并提供积分历史供你核对。request ID 可以连接一次 API 调用及其用量记录。私有网页历史保存输入和答案,方便回看;API 用量记录仅保留请求元数据,不保存完整的请求和答案正文。

价格

一个积分余额,用于网页、API 和评测。新账户赠送 100 credits。

所有套餐均为 $1 = 10,000 credits,积分不过期,一次购买,无订阅。成功调用最低 1 credit,按实际输入用量结算。本站每百万输入 tokens 费率:Jev / Kev $0.06,Solar Decide $0.072,Span-01 $0.03,Laya $0.06。Liquid d1 当前不按 token 计费,每次成功调用收取最低 1 credit。输出 tokens 不收费。

入门版

$10

适合开始验证场景与接入应用。

  • 100,000 credits,永久有效
  • choice、score、noul 三类问题
  • 概率与置信度结果
  • 在线测试台
  • API key 管理
  • 调用用量与扣费记录
推荐

专业版

$100

适合持续使用与重复评测。

  • 1,000,000 credits,永久有效
  • choice、score、noul 三类问题
  • 概率与置信度结果
  • 在线测试台
  • API key 管理
  • 调用用量与扣费记录

大容量

$1,000

适合更大用量,积分单价保持一致。

  • 10,000,000 credits,永久有效
  • choice、score、noul 三类问题
  • 概率与置信度结果
  • 在线测试台
  • API key 管理
  • 调用用量与扣费记录

估算积分用量

输入上下文和问题合计的平均 tokens。每次请求分别向上取整。

每次请求积分

1

预计总积分

10,000

按所选积分包折算金额

$1.00

max(1, ceil(input_tokens × 600 / 1,000,000))

所有实时调用均消耗积分,包含网页和评测。每次成功请求最低 1 credit,输出 tokens 不收费。Span-01 为 300 credits / 百万输入 tokens;Span-01 Lite 与目前在 Vercel AI Gateway 免费的 Liquid d1 每次成功请求 1 credit;Jev、Kev、Tev 和 Laya 为 600 credits / 百万,Solar Decide 为 720 credits / 百万。$1 = 10,000 credits。失败请求退回积分,估算不含税费。

Jev models 基准评测

结合背景阅读 Jev model 评测

评估 Jev AI Model 时,可以把独立基准作为参考。完整对比页标明来源、模型版本与数据日期,方便理解分数所描述的范围。基准反映的是相应评测中的表现,不代表它在你的工单、政策或文档上一定达到同样准确率。

决定接入前,结合公开结果和自己在 Jev AI Model 中的标注样本一起判断。使用接近实际业务的输入,比较答案质量、不确定性、响应时间与实际积分消耗。

决策能力与概率校准速度单次判断成本
查看完整评测

Jev 1.13.0

第 1 名 · JevBench v1.3.0

74.4

Score

SemIf

第 2 名 · 开源重建版本

73.1

Score

djev

第 3 名 · 在线预览

73.0

Score

JevBench v1.3.0 · 52 个系统 · 534 个任务 · 数据日期:2026 年 9 月 21 日

关于 Jev AI Model 的常见问题

无论你是第一次了解 Jev AI,还是准备把 Jev model 决策接入现有应用,都可以从这里找到使用 Jev AI Model 的起点。