Створення класифікатора кодової бази з Jev
Розробник ділиться створенням класифікатора кодової бази з Jev, припускаючи, що це може вирішити проблему переускладненого коду від агентів, і запитує, що тестувати далі.
Jev: модель System One, що повертає рішення за ~80 мс
Jev — це модель System One від TypeSafe. Замість написання абзаців вона повертає типізоване рішення, ймовірність і оцінку впевненості приблизно за 80 мс. Вихідні токени безкоштовні, а вхід коштує $0,042/1M, що робить її недорогою альтернативою для простих рішень.
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 забезпечує LLM-as-a-Judge у 20–200 разів швидше та у 40–400 разів дешевше
Jev використано для вибору моделі AGI, забезпечуючи у 20–200 разів більшу швидкість і у 40–400 разів меншу вартість, роблячи LLM-as-a-judge надзвичайно швидким і майже безкоштовним.
Тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode
Filip ділиться невеликим демо, що показує швидкість тестування застосунків із TypeSafe Jev та OpenCode.
