Jev — Entscheidungsmodell

Authentifizierung

• Authorizationheadererforderlich

  Ailoot-Schlüssel in der Form Bearer sk-….

Request-Body

• modelstringerforderlich

  jev-latest.

• statestring | object | arrayerforderlich

  Was bewertet werden soll: ein Textstring oder JSON — eine Kundenanfrage, ein Datenbankeintrag, ein Gesprächsverlauf oder der aktuelle Zustand Ihrer Anwendung. Ein Objekt mit verständlichen Feldnamen ist meist praktischer als ein einzelner String.

• questionsobjecterforderlich

  Fragen. Die Schlüssel wählen Sie selbst; die Antworten erscheinen unter denselben Schlüsseln. Der Schlüssel beeinflusst die Antwort nicht — die eigentliche Frage steht in instructions.

• questions.*.typestringerforderlich

  noul, choice oder score — siehe unten.

• questions.*.instructionsstring | object | arrayerforderlich

  Die eigentliche Frage. Eine lange Frage samt Daten können Sie als Objekt übergeben: die Frage in einem Feld, die Daten in anderen. Verweisen Sie auf die Felder über deren Namen in Backticks.

• questions.*.criteriaobject | array

  Antwortmöglichkeiten je Typ: Beschreibungen für „Ja“ und „Nein“ bei noul (optional), ein Dictionary mit Optionen bei choice, eine geordnete Liste von Stufen bei score.

Die Typen lassen sich innerhalb eines Requests kombinieren.

noul — ja oder nein

Das Feld criteria ist optional: Hier können Sie beschreiben, was „Ja“ (true) und „Nein“ (false) bedeuten. Die Antwort noul — eine Zahl von 0 (nein) bis 1 (ja).

"is_urgent": {
  "type": "noul",
  "instructions": "Drückt dies Dringlichkeit aus?",
  "criteria": {
    "true": "Ausdrücklich zeitkritisch",
    "false": "Keine Dringlichkeit ausgedrückt"
  }
}

"is_urgent": {
  "type": "noul",
  "noul": 0.95
}

choice — Auswahl einer Option

criteria — ein Dictionary „Option → Beschreibung“; ist keine Beschreibung nötig, geben Sie null an. Bis zu 255 Optionen. In der Antwort: choice — die wahrscheinlichste Option, probabilities — die Wahrscheinlichkeit jeder Option (in Summe 1), confidence — die Konfidenz von 0 bis 1.

"department": {
  "type": "choice",
  "instructions": "Welches Team sollte sich darum kümmern?",
  "criteria": {
    "billing": "Zahlungen, Rechnungsstellung, Rückerstattungen",
    "technical": "Fehler, Ausfälle, Integrationen",
    "sales": "Preise, Upgrades, Neukunden"
  }
}

"department": {
  "type": "choice",
  "choice": "billing",
  "probabilities": { "billing": 0.88, "technical": 0.12, "sales": 0.0 },
  "confidence": 0.81
}

score — Bewertung auf einer Skala

criteria — Stufen von der niedrigsten zur höchsten, höchstens 10 (TypeSafe empfiehlt mindestens zwei). In der Antwort: score — der nach den Wahrscheinlichkeiten der Stufen gewichtete Wert (kann zwischen den Stufen liegen), legend — die Nummer der Stufe und ihre Beschreibung, probabilities und confidence. Laut TypeSafe eignet sich score für den Vergleich mit einem Schwellenwert, nicht aber als exakte Zahl zwischen den Stufen.

"frustration": {
  "type": "score",
  "instructions": "Wie frustriert ist der Kunde?",
  "criteria": ["Ruhig", "Frustriert", "Sehr wütend"]
}

"frustration": {
  "type": "score",
  "score": 1.05,
  "legend": { "0": "Ruhig", "1": "Frustriert", "2": "Sehr wütend" },
  "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.95, "2": 0.05 },
  "confidence": 0.92
}

• modelstring

  Die Modellversion, die geantwortet hat. Der Alias jev-latest verweist mit der Zeit auf neuere Versionen: Wenn Sie die Schwellenwerte für confidence auf eine bestimmte Version abgestimmt haben, behalten Sie dieses Feld im Blick.

• answersobject

  Eine Antwort je Frage unter denselben Schlüsseln. Jede Antwort enthält type, bei choice und score zusätzlich confidence.

• usageobject

  input_tokens und output_tokens. Verrechnet werden nur Eingabetokens.

Stellen Sie alle Fragen zu einem state in einem Request: Sie werden parallel ausgewertet, und state wird nur einmal übertragen. Laut TypeSafe war in deren Beispiel mit 13 Fragen ein gemeinsamer Request bei denselben Antworten 12,2-mal günstiger und 10-mal schneller als 13 einzelne, nacheinander gesendete Requests.

Teilen Sie komplexe Beurteilungen besser in einfache Fragen auf und führen Sie die Antworten im Code zusammen: Statt „Bewerte den Antrag“ etwa getrennte Bewertungen von Markt, Umsetzbarkeit und Unterschieden zur Konkurrenz. Die Gewichtung ändern Sie dann im Code statt im Fragetext.

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "Hilfe! Meine Auszahlungen schlagen seit 3 Tagen fehl.",
  "questions": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Welches Team sollte sich darum kümmern?",
      "criteria": {
        "billing": "Zahlungen, Rechnungsstellung, Rückerstattungen",
        "technical": "Fehler, Ausfälle, Integrationen",
        "sales": "Preise, Upgrades, Neukunden"
      }
    },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "instructions": "Wie frustriert ist der Kunde?",
      "criteria": ["Ruhig", "Frustriert", "Sehr wütend"]
    },
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Drückt dies Dringlichkeit aus?"
    }
  }
}

• Routing. Eine Anfrage an die passende Abteilung weiterleiten und einen Request an die passende Verarbeitung: einfachen Code, ein großes Modell oder einen Menschen.
• Sortierung und Priorisierung. Dringlichkeit, Tonalität, Risiko — auf einer Skala, mit Schwellenwerten im Code.
• Moderation und Prüfungen. Verstößt eine Nachricht gegen Regeln, belegt eine Quelle ein Zitat, beantwortet ein Dokument eine Frage — bevor der Text weiterverarbeitet wird.
• Scoring und Ranking. Dokumente, Bewerber oder gefundene Textstellen nach Ihrem eigenen Bewertungsraster beurteilen und im Code entscheiden, was weiterverarbeitet wird.
• Anstelle des fehleranfälligen „Gib JSON zurück“. Ein Aufruf, der konstruktionsbedingt typisierte Werte zurückgibt, statt Text, den Sie erst auswerten müssen.

• Chat, Antworten an Nutzer, Text- oder Codegenerierung. Jev schreibt keine Texte — dafür gibt es Textmodelle.
• Als Modell für Claude Code, Cursor und andere Agenten. jev-latest kann das Modell eines Agenten nicht ersetzen: Ein Agent benötigt ein Modell, das Text schreibt und Werkzeuge aufruft. Jev lässt sich aus Code aufrufen, den der Agent für Sie schreibt.
• Arithmetik, Zählen, Datumsvergleiche. Laut TypeSafe erledigen Sie dies zuverlässiger im Code und fragen das Modell nur nach der Bedeutung — etwa indem Sie Datumsbestandteile über choice extrahieren.
• Bilder, Audio und Video. Das Modell akzeptiert nur Text — wandeln Sie solche Daten vorher in Text um.

Verrechnet werden nur Eingabetokens — Feld usage.input_tokens in der Antwort: $0.084 je 1 Million. Ausgabetokens sind kostenlos.

Der Beispielrequest auf dieser Seite (296 Eingabetokens) kostet weniger als $0.0001.

Vor dem Request reserviert Ailoot den Betrag auf Ihrem Guthaben und bucht nach der Antwort einmal nach dem tatsächlichen Verbrauch ab — so funktioniert es.

Die Modelllimits stammen von TypeSafe. Einschränkungen Ihres Schlüssels und Guthabens gelten wie bei jedem Ailoot-Modell: Fehler und Limits.

Fehler werden im einheitlichen Format der Ailoot API zurückgegeben: Code, verständlicher Text und Request ID. Bei dieser Methode treten am häufigsten folgende Fehler auf:

Die vollständige Liste der Codes finden Sie auf der Seite Fehler und Limits.