Jev jämfört med textgenererande modeller
Jev genererar inte fri text. En jämförelsevideo visar skillnaden mellan parallellt beslutsfattande och tokenvis textgenerering.
TypeSafe Jev: tillstånd och typade frågor in, val, poäng och sannolikhet ut
TinyRouter presenterar TypeSafe's Jev-modell: tillstånd och typade frågor in, val, poäng eller sannolikhet ut, utan text att tolka. Ett exempelanrop returnerar choice=billing (p=0.71) och score 0.8 via POST /v1/systemone, med 32K-kontext och gratis utdata.
Text was never the hard part. Parsing it was. Jev by TypeSafe: state + typed questions in, choice/score/probability out — no prose to parse. Real call → choice=billing (p=0.71), score 0.8. POST /v1/systemone, 32K ctx, output free. #Jev #TypeSafe #DecisionModels
· 0 likesOpen on X
More like this
Prissättning, utvärderingar och namnet Jev
Lanseringstråden förklarar utvärderingar av code + AI arbetsflöden, det annonserade inputpriset och gratis outputtokens.
Jev-modell: sannolikhetsgenerering för beslutsfattande, 200× snabbare och 400× billigare än LLM:er
Denna modell är byggd för beslutsfattande snarare än textgenerering och producerar sannolikheter för varje alternativ parallellt istället för token-för-token-svar. Författaren delar ett förenklat exempel på vanliga LLM:er kontra denna Jev-modell.
