TGT Analytics демонструє реальний приклад використання моделі Jev для сортування деталей: 54 деталі виявлено, оброблено та відсортовано із загальними витратами на ШІ $0,0015, 150-200 мс на деталь і впевненістю 99,7%. У масштабі: 10 000 деталей на день — $0,27, 1 млн — $27.
I cut through the Jev hype looking for a real use case. Found one. This clip: 54 parts sensed, decided, sorted. Total AI cost $0.0015. 150-200ms each, 99.7% confidence. No prose, no hallucinations. Scale it: 10,000 parts a day = $0.27. 1M = $27. What would you automate with it?
LLM зберігає пам'ять і контекст, використовує agent-desktop для знімків і надсилає їх до Jev, який вибирає потрібний елемент для дії, прискорюючи Computer Use з підтримкою Cursor і headless-режиму.
Riley Brown ділиться, що Jev від TypeSafe AI класифікував 500 листів за секунди лише за 3,5 цента, демонструючи швидку та недорогу класифікацію пошти.
Повне пояснювальне відео про Jev — ШІ, який не пише текст, а визначає, до якого відділу спрямувати запити та наскільки вони термінові.
