Ein Vergleich zweier Ansätze: 100.000 Support-Tickets an eine Frontier-KI zu senden, die Text zurückgibt (151 $), versus TypeSafe Jev, ein Modell, das keinen Text zurückgeben kann (2,11 $). Jev nutzt den Kontext direkt und trifft Entscheidungen zu einem Bruchteil der Kosten.
$151 vs $2.11 same 100,000 support tickets. same three decisions on every one of them the $151 version sends all of that to a frontier AI model and parses whatever text comes back the $2.11 version asks a model that cannot return text at all typesafe's jev takes your context
Der Autor teilt eine Jev-Erfahrung: Zunächst wirkte es knifflig, doch mit der Denkweise 'die KI keinen Text schreiben lassen' wurde es plötzlich klar. Am Beispiel der Anfragenbearbeitung wird der übliche Ansatz, alles an GPT oder Claude zum Analysieren zu geben, dem anderen Ansatz von Jev gegenübergestellt.
Der Prototyp nutzt KI, um Zögern oder Interesse anhand von Cursorbewegungen oder Verweilen vor dem Klick einzuschätzen, das Kundenverhalten zu beobachten und Erklärungen zu ergänzen oder Vergleiche vorzuschlagen.
Der Autor hat mit Jev und gpt-live-1 eine E-Commerce-Echtzeit-Kundenservice-Demo erstellt, die während des Gesprächs sofort Produktempfehlungen auf Basis der Nutzeräußerung vorschlägt und ein großartiges Erlebnis bietet.
