Создание классификатора кодовой базы с помощью Jev
Разработчик делится созданием классификатора кодовой базы с помощью Jev, предполагая, что это может решить проблему переусложнённого кода от агентов, и спрашивает, что тестировать дальше.
Jev: модель System One, возвращающая решения за ~80 мс
Jev — модель System One от TypeSafe. Вместо написания абзацев она возвращает типизированное решение, вероятность и оценку уверенности примерно за 80 мс. Выходные токены бесплатны, входные стоят $0,042/1M — недорогая альтернатива для простых решений.
your LLM is burning frontier-model calls on decisions a $0.0006 call could make @typesafeai Jev is a "system one" model - it doesn't write paragraphs, it returns a typed decision + a probability + a confidence score in ~80ms. output tokens are free. $0.042 1M input. so 10,000
· 6 likesOpen on X
More like this
Jev обеспечивает LLM-as-a-Judge в 20–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле
Jev использовался для выбора модели AGI, обеспечивая в 20–200 раз большую скорость и в 40–400 раз меньшую стоимость, делая LLM-as-a-judge чрезвычайно быстрым и почти бесплатным.
Тестирование приложений с TypeSafe Jev и OpenCode
Filip делится небольшим демо, показывающим скорость тестирования приложений с TypeSafe Jev и OpenCode.
