O autor observa que o caso do Jev serve para equipes pequenas: 2.300 artigos de IA em ~83 segundos por US$ 0,14, mas alerta que esse não é o custo do modelo único do Jev — os rótulos antigos foram pré-processados pelo DeepSeek V4 Flash, então o que se deve medir é o pipeline completo: pré-processamento, decisões do Jev e amostragem humana.
Jev 这个案例很适合小团队：2,300 篇 AI 论文，约 83 秒，成本 $0.14。 但这个数字不能直接当成 Jev 的单模型成本。旧标签先由 DeepSeek V4 Flash 跑过，真正该测的是整条分类链路：预处理、Jev 决策和人工抽检加起来还剩多少。
Malte Ubl executou o Jev da TypeSafe AI em uma avaliação de classificador existente: saturou a avaliação em qualidade e foi 6x mais rápido que o Gemini 2.5 Flash Lite.
O autor lançou uma extensão do DuckDB que usa o Jev da TypeSafe AI para classificar rapidamente linhas em arquivos CSV/Parquet ou tabelas DuckDB, cerca de 10 segundos para 1k linhas, mais rápido que um LLM e mais ergonômico que um classificador.
O autor resumiu cada artigo com o DeepSeek V4 Flash e enviou título, resumo e 24 tópicos candidatos ao Jev para classificação, processando 1.018 artigos de IA com custo total de US$ 0,08 e latência mediana de 256 ms por artigo.
