Yazar her makaleyi DeepSeek V4 Flash ile özetledi, ardından başlık, özet ve 24 olası konuyu sınıflandırma için Jev'e gönderdi. 1.018 AI makalesi toplam 0,08 $ maliyet ve makale başına medyan 256ms uçtan uca gecikmeyle işlendi.
I used Jev to classify 1,018 AI research papers. The result: $0.08 total cost and 256ms median end-to-end latency per paper. The pipeline was: 1. Summarize each paper with DeepSeek V4 Flash 2. Send the title + summary + 24 possible topics to Jev 3. Use Jev to classify each
Malte Ubl, TypeSafe AI'ın Jev'ini mevcut bir sınıflandırıcı değerlendirmesinde çalıştırdı; kalitede değerlendirmeyi doyurdu ve Gemini 2.5 Flash Lite'tan 6 kat hızlıydı.
Yazar, TypeSafe AI'nin Jev'ini kullanarak CSV/Parquet dosyalarındaki veya DuckDB tablolarındaki satırları hızlıca sınıflandıran bir DuckDB eklentisi yayınladı; 1k satır için yaklaşık 10 saniye—LLM'den hızlı ve sınıflandırıcıdan daha kullanışlı.
Yazar, 150 kurgusal personanın her birine Jev API üzerinden 12 soru göndererek ürün benimseme niyetlerini soran bir sistem kurdu. Gerçek maliyet 1,8 yen ve süre yaklaşık 5 saniye; yeterince hızlı, ancak gecikme içeriyor.
