Budowanie klasyfikatora bazy kodu z Jev
Deweloper dzieli się budową klasyfikatora bazy kodu z Jev, sugerując, że może rozwiązać problem przekombinowanego kodu od agentów, i pyta, co testować dalej.
API Jev upraszcza obsługę wyników AI
Jedno wywołanie Jev zastępuje setki linii parsowania JSON, logiki ponawiania i obsługi znaczników markdown, z deklarowanym opóźnieniem 70 ms i kosztem 0,0004 USD.
400 lines of JSON parsing, retry logic, and markdown-fence handlers. that's what every AI app runs just to get a yes or no from a model that'd rather write you a poem. one Jev call deletes all of it. 70ms. $0.0004. The co-creator of ChatGPT went silent for 2 years to build it.
· 1 likesOpen on X
More like this
Jev umożliwia LLM-as-a-Judge 20–200x szybciej i 40–400x taniej
Jev został użyty do wyboru, który model jest AGI, oferując 20–200x większą szybkość i 40–400x niższy koszt, czyniąc LLM-as-a-judge niezwykle szybkim i niemal darmowym.
Testowanie aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode
Filip dzieli się małym demo pokazującym szybkość testowania aplikacji z TypeSafe Jev i OpenCode.
