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.
Сравнение стоимости Jev и LLM: типизированный вывод в 444 раза дешевле
Замер одной и той же задачи: LLM стоит $0,013880 и занимает 8,566 с; Jev стоит $0,000081 и занимает 0,114 с, около 0,6% стоимости. Автор отмечает, что Jev не пишет текст, а выдаёт только типизированный ответ и уверенность, и спрашивает, обменяли бы вы текст на 444-кратную экономию.
Same task, measured: LLM — $0.013880, 8.566s Jev — $0.000081, 0.114s That's 0.6% of the cost. A million decisions: $13,880 → $81. The catch: Jev can't write. Typed answer + confidence, nothing else. Would you trade prose for 444x cheaper?
· 1 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.
