Corsa tra link Wikipedia: scegliere fra migliaia di opzioni
Il modello sceglie il passo successivo fra centinaia o migliaia di link, mostrando decisioni rapide con output vincolati. Il post include un video di 4:04.
Jev + treg_ai porta la ricerca di persone a ~0,0089 $ per lead
Il post sottolinea che la vera storia non è un Clay più economico, ma che la prospezione nativa per agenti sta diventando molto più economica da eseguire. Jev + treg_ai portano la ricerca di persone a ~0,0089 $ per lead, restando open source e amichevoli per gli agenti.
This caught my attention because the real story isn’t “cheaper Clay.” It’s that agent-native prospecting is becoming dramatically cheaper to run. Jev + @treg_ai bringing people search down to ~$0.0089/lead, while staying open source and agent-friendly, could make serious
· 0 likesOpen on X
More like this
Caso d'uso di query semantica con Jev e TypeSafe AI
Nathan LeClaire condivide un caso d'uso di query semantica per Jev e TypeSafe AI, notando che si è appena scalfita la superficie.
Creare un misuratore di BS in tempo reale per il dibattito Trump vs Kamala con Jev
L'autore ha usato Jev per eseguire un misuratore di BS in tempo reale su ogni frase del dibattito Trump vs Kamala, con 5 domande sì/no per candidato, per un totale di 1.191 chiamate Jev, 1,18M token, 415 ms di latenza mediana e un costo totale di $0,0497.
