L'autore ha riassunto ogni paper con DeepSeek V4 Flash, poi ha inviato titolo, riassunto e 24 argomenti candidati a Jev per la classificazione, elaborando 1.018 paper sull'IA con un costo totale di 0,08 $ e una latenza end-to-end mediana di 256 ms per paper.
I used Jev to classify 1,018 AI research papers. The result: $0.08 total cost and 256ms median end-to-end latency per paper. The pipeline was: 1. Summarize each paper with DeepSeek V4 Flash 2. Send the title + summary + 24 possible topics to Jev 3. Use Jev to classify each
Malte Ubl ha eseguito Jev di TypeSafe AI su una valutazione di classificazione esistente: ha saturato la valutazione in qualità ed è stato 6 volte più veloce di Gemini 2.5 Flash Lite.
L'autore ha pubblicato un'estensione DuckDB che usa Jev di TypeSafe AI per classificare rapidamente le righe in file CSV/Parquet o tabelle DuckDB, circa 10 secondi per 1k righe—più veloce di un LLM e più ergonomico di un classificatore.
L'autore ha costruito un sistema che invia 12 domande tramite l'API Jev a ciascuna delle 150 persone fittizie per chiedere la loro intenzione di adozione del prodotto. Il costo effettivo è stato di 1,8 yen e il tempo impiegato di circa 5 secondi; è abbastanza veloce, ma include la latenza.
