Ein Nutzer berichtet, dass TypeSafe Jev bei 250 echten Ausgabenkategorisierungsaufgaben schneller als GPT-4o-mini ist, und nennt bei 3.600 Ausgaben höhere Genauigkeit, ~9x Geschwindigkeit und ~7x Kostenvorteil; er testet es derzeit.
Mismo trabajo. 250 gastos reales para categorizar. 🐢 GPT-4o-mini (lo que usamos hoy): 13 min 14 s ⚡ Jev de @TypeSafe: 1 min 24 s Sobre 3.600 gastos: ✅ +4 puntos de precisión (58,5% vs 54,5%) ⚡ 9x más rápido (1,6 s vs 14,4 s por gasto) 💸 7x más barato Lo estamos probando
James Long nutzt Jev für das nervigste Problem in Finanz-Tools: gute Zahlungsempfänger-Beschreibungen aus rohen Bankdaten zu erzeugen. Beim ersten Versuch wurden etwa 95 % erreicht, mit vielen Verbesserungsmöglichkeiten.
Ein Entwickler nutzt Jev zur Kauf- oder Verkaufsentscheidung und führt über Monad echte Trades im On-Chain-Orderbuch von Kuru alle 300 ms aus. Link
Erik Spock Gafni schlägt vor, dass diejenigen, die mit Jev-Trading viel Gewinn machen, einen Teil davon an wohltätige Zwecke spenden.