[ Example: one email ]
[ Input ]
From Dana Lee · dana@acme.io
Invoice #4471 charged twice
Jev
3 questions, one request
[ Decision ]
What kind of email is this?
- Needs reply91%
- Updates5%
- Newsletter3%
- Spam1%
- 成本
- 约每 1,000 封邮件 2.4¢
- 速度
- 每次请求 70–500 ms
- 输出
- 带置信度的结构化答案
- 限制
- 不生成文本，这是设计使然
[ 使用场景 ]
能做什么。
Jev 适合哪些任务？
每个链接打开英文站上对应的详细页面：是否适合用 Jev、该问哪些问题、大致花多少钱。
- Can Jev score and route inbound leads?
Rank inbound leads by fit and intent before a human looks at them.
- Can Jev triage an inbox?
Sort mail into categories, rate urgency and flag what needs a reply.
- Can Jev route support tickets to the right team?
Send each ticket to the right queue and flag frustrated customers.
- Can Jev moderate user content and catch prompt injection?
Flag spam, abuse and prompt injection before content goes live.
- Can Jev filter papers, articles and news for relevance?
Surface only the papers and headlines that match what you care about.
- Can Jev classify keywords by search intent?
Label keyword lists by intent and relevance, at any volume.
[ 成本 ]
实际花费是多少。
真实的任务，真实的账单。
这些是开发者公开报告的运行结果。
3¢
分拣 1,000 封邮件
来自 Syed Fazle Rahman（Hashnode 联合创始人）
9¢
为 700 条销售线索打分
来自 Romàn（独立开发者）
8¢
分类 1,018 篇研究论文
来自 Hassan El Mghari（开发者）
[ 限制 ]
Jev 不适合做什么。
什么时候不该用它。
Jev 只返回选项、分数和概率，从不生成大段文字。常见做法是让 Jev 先筛一遍，只把真正需要写作的内容交给更贵、更慢的语言模型。
- 撰写回复、摘要或任何生成式文本
- 解释它的推理过程
- 编程、规划或多步推理
- 音频、视频，以及生产环境下的图片输入（仍处于实验阶段）
[ 常见问题 ]