使用 Jev 大规模评估文本。
Jev 是由 TypeSafe 推出的结构化判断模型，专门输出精确的布尔值、选项和分数。每次请求最多可并行处理 32 个独立问题。
直接在工作区中调用 Jev。
当您提出结构化评估需求时，Kollab Agent 会自动调用 Jev。您也可以通过 CLI 手动运行，将其集成到脚本和流水线中。
npm install -g @kollab/cli
kollab login
echo '{
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?" },
"department": { "type": "choice", "instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": { "billing": "Payments, invoicing, refunds", "technical": "Bugs, outages, integrations", "sales": "Pricing, upgrades, new accounts" } }
}
}' | kollab tool run jev --jsonKollab 模型库的一部分。
除了 Jev，您还可以使用一系列完整的模型来处理文本、视觉、视频和音频任务。
结构化判断应用场景。
使用 Jev 执行特定的评估任务。
性能基准测试。
批量分类任务执行速度快，一致性高。
实际应用案例。
开发者和研究人员如何在生产环境中使用 Jev。
垃圾邮件与自动回复检测
Freek Van der Herten 在 639 毫秒内通过 3 个并行问题处理收到的客服工单。这实现了每秒 48 次请求，且每月成本仅为 US$0.36。
金融研究一致性
Good Start Labs 使用 Jev 高效、稳定地验证大量财务报告。
写作基调检查
Every.to 使用 Jev 评估文章草稿。该模型以 0.35 秒的中位速度标记出预设的写作缺陷。
大语言模型可观测性评分
Langfuse 将 Jev 集成到他们的评估系统中，实现提示词评分和反馈数据的自动化。
Cloudflare Workers AI 集成
Cloudflare 将 Jev 模型添加到了其 Workers AI 平台，以提供全球边缘推理服务。
种子轮融资公告
TypeSafe AI 筹集了 US$4000万，用于构建软件应用专用模型。
结构化状态管理
Jev 通过输出结构化的游戏状态，驱动了一个游玩《毁灭战士》（Doom）的官方演示。
常见问题。
什么是 Jev，它与标准对话模型有何不同？+
Jev 是一款结构化判断模型。它专门输出精确的布尔值、选项和分数。它完全跳过对话文本，仅返回纯数据。
我该如何在 Kollab 中使用 Jev？+
当您描述需要结构化判断的任务时，Kollab Agent 会自动调用 Jev。您也可以在终端中使用 `kollab tool run jev` 命令直接调用它。
如何计费？+
输入每百万 tokens 收费 US$0.042。输出 tokens 完全免费。
Jev 支持中文、日文和韩文吗？+
支持。不过目前中日韩（CJK）语言的准确率低于英文。
置信度概率绝对准确吗？+
独立审计表明，Jev 的输出概率并未经过严格校准。请将其视为单调的相对分数。我们建议对高风险任务进行抽查。
Jev 能处理图像或音频吗？+
Jev 仅处理不超过 80,000 个字符的纯文本。您必须先转换音频或提取图像中的文字。Kollab 提供了 GPT Image 2 和 Grok STT 等其他模型来直接处理多媒体内容。
开始使用 Jev 评估文本。
直接在您的工作区运行大批量分类和打分任务。