Malte Ubl voerde Jev van TypeSafe AI uit op een bestaande classifier-evaluatie: het verzadigde de evaluatie op kwaliteit en was 6x sneller dan Gemini 2.5 Flash Lite.
Ran @typesafeai's Jev against an existing classifier eval that previously used Gemini 2.5 Flash Lite. It won both on quality (saturated the eval) and speed (6x)
De auteur heeft een DuckDB-extensie uitgebracht die TypeSafe AI's Jev gebruikt om rijen in CSV/Parquet-bestanden of DuckDB-tabellen snel te classificeren, ongeveer 10 seconden voor 1k rijen—sneller dan een LLM en ergonomischer dan een classifier.
De auteur vatte elk paper samen met DeepSeek V4 Flash en stuurde vervolgens de titel, samenvatting en 24 kandidaat-onderwerpen naar Jev voor classificatie. Er werden 1.018 AI-papers verwerkt tegen $ 0,08 totale kosten en 256ms mediane end-to-end latentie per paper.
De auteur bouwde een systeem dat via de Jev API 12 vragen stuurt naar elk van de 150 fictieve persona's om hun productacceptatie-intentie te vragen. De werkelijke kosten waren 1,8 yen en het duurde ongeveer 5 seconden; het is snel genoeg, maar bevat latentie.
