Autor zauważa, że przypadek Jev pasuje małym zespołom: 2300 artykułów o AI w ~83 sekundy za 0,14 USD, ale ostrzega, że to nie koszt pojedynczego modelu Jev — stare etykiety zostały wstępnie przetworzone przez DeepSeek V4 Flash, więc mierzyć należy cały potok klasyfikacji: przetwarzanie wstępne, decyzje Jev i losową kontrolę ludzką.
Jev 这个案例很适合小团队：2,300 篇 AI 论文，约 83 秒，成本 $0.14。 但这个数字不能直接当成 Jev 的单模型成本。旧标签先由 DeepSeek V4 Flash 跑过，真正该测的是整条分类链路：预处理、Jev 决策和人工抽检加起来还剩多少。
Malte Ubl uruchomił Jev od TypeSafe AI na istniejącej ewaluacji klasyfikatora: nasycił ewaluację pod względem jakości i był 6 razy szybszy niż Gemini 2.5 Flash Lite.
Autor wydał rozszerzenie DuckDB, które używa Jev od TypeSafe AI do szybkiej klasyfikacji wierszy w plikach CSV/Parquet lub tabelach DuckDB, około 10 sekund na 1k wierszy—szybciej niż LLM i wygodniej niż klasyfikator.
Autor streścił każdy artykuł za pomocą DeepSeek V4 Flash, a następnie przesłał tytuł, streszczenie i 24 możliwe tematy do Jev w celu klasyfikacji. Przetworzono 1018 artykułów o AI przy łącznym koszcie 0,08 USD i medianie opóźnienia end-to-end 256 ms na artykuł.
