Ian Nuttall a utilisé Jev pour analyser 3 282 posts X (100M vues), consommant 4 252 330 tokens pour 0,1282 $ en 8 min 34 s, avec 8 questions par post sur le sujet, l'accroche, le ton, etc., et a constaté que les posts tutoriels obtenaient 150 likes médians.
I gave Jev 3,282 of my X posts across 100M views and asked it to find what actually works for growth. 4,252,330 tokens $0.1282 for the full 8m 34s run! Each post got 8 questions about the topic, hook, tone, whether it teaches something, etc. How-to posts got 150 median likes
Malte Ubl a testé Jev de TypeSafe AI sur une évaluation de classifieur existante : il a saturé l'évaluation en qualité et a été 6 fois plus rapide que Gemini 2.5 Flash Lite.
L'auteur a publié une extension DuckDB qui utilise Jev de TypeSafe AI pour classer rapidement des lignes dans des fichiers CSV/Parquet ou des tables DuckDB, environ 10 secondes pour 1k lignes, plus rapide qu'un LLM et plus ergonomique qu'un classifieur.
L'auteur a résumé chaque article avec DeepSeek V4 Flash, puis a envoyé le titre, le résumé et 24 sujets candidats à Jev pour classification, traitant 1 018 articles d'IA pour un coût total de 0,08 $ et une latence médiane de 256 ms par article.
