Jev — Entscheidungsmodell

Authentifizierung

• Authorizationheadererforderlich

  Ailoot-Schlüssel im Format Bearer sk-….

Anfrageinhalt

• modelstringerforderlich

  jev-latest.

• statestring | object | arrayerforderlich

  Was bewertet werden soll: eine Zeichenfolge mit Text oder JSON, etwa eine Kundenanfrage, ein Datenbankeintrag, ein Gesprächsverlauf oder der aktuelle Zustand Ihrer Anwendung. Ein Objekt mit verständlichen Feldnamen ist meist praktischer als eine einzelne Zeichenfolge.

• questionsobjecterforderlich

  Fragen. Die Schlüssel legen Sie fest; die Antworten erscheinen unter denselben Schlüsseln. Der Schlüssel beeinflusst die Antwort nicht; der eigentliche Fragentext steht in instructions.

• questions.*.typestringerforderlich

  noul, choice oder score — siehe unten.

• questions.*.instructionsstring | object | arrayerforderlich

  Die eigentliche Frage. Eine lange Frage mit Daten kann als Objekt übergeben werden: die Frage in einem Feld, die Daten in anderen. Verweisen Sie mit Backticks auf die Feldnamen.

• questions.*.criteriaobject | array

  Antwortoptionen je nach Typ: Beschreibungen für „Ja“ und „Nein“ bei noul (optional), ein Wörterbuch der Optionen bei choice und eine geordnete Liste der Stufen bei score.

Die Typen können in einer Anfrage kombiniert werden.

noul — Ja oder Nein

Das Feld criteria ist optional: Darin 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": "Explizit zeitkritisch",
    "false": "Keine Dringlichkeit ausgedrückt"
  }
}

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

choice — Auswahl einer Option

criteria — Wörterbuch „Option → Beschreibung“; wenn keine Beschreibung benötigt wird, geben Sie null an. Bis zu 255 Optionen. In der Antwort ist choice — die wahrscheinlichste Option, probabilities — die Wahrscheinlichkeit jeder Option (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": "Preisgestaltung, Upgrades, neue Kunden"
  }
}

"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 ist 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 zum Vergleich mit einem Schwellenwert, nicht 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

  Welche Modellversion geantwortet hat. Der Alias jev-latest verweist mit der Zeit auf neue Versionen. Wenn Sie Schwellenwerte für confidence auf eine bestimmte Version abgestimmt haben, beobachten Sie dieses Feld.

• answersobject

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

• usageobject

  input_tokens und output_tokens. Es werden nur Eingabetokens berechnet.

Stellen Sie alle Fragen zu einem state in einer Anfrage: Sie werden parallel bewertet, und state wird nur einmal übertragen. Laut TypeSafe war in deren Beispiel mit 13 Fragen eine gemeinsame Anfrage 12,2-mal günstiger und 10-mal schneller als 13 nacheinander gesendete Einzelanfragen, bei denselben Antworten.

Teilen Sie komplexe Bewertungen besser in einfache Fragen auf und führen Sie die Antworten im Code zusammen: Statt „Bewerte den Antrag“ können Sie beispielsweise Markt, Umsetzbarkeit und Unterschiede zur Konkurrenz getrennt bewerten. Die Gewichtungen ändern Sie dann im Code, nicht 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": "Preisgestaltung, Upgrades, neue Kunden"
      }
    },
    "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 Kundenanfrage an die richtige Abteilung oder eine Anfrage an den passenden Bearbeiter weiterleiten: einfachen Code, ein großes Modell oder einen Menschen.
• Sortierung und Priorisierung. Dringlichkeit, Tonalität und Risiko auf einer Skala, mit Schwellenwerten im Code.
• Moderation und Prüfungen. Ob eine Nachricht gegen Regeln verstößt, eine Quelle ein Zitat belegt oder ein Dokument die Antwort auf eine Frage enthält, bevor der Text weitergegeben wird.
• Scoring und Ranking. Dokumente, Kandidaten oder gefundene Textstellen nach Ihrer eigenen Bewertungsrubrik beurteilen und im Code entscheiden, was weiterverwendet wird.
• Statt eines fragilen „Gib JSON zurück“. Ein Aufruf, der von vornherein typisierte Werte zurückgibt, statt Text, der geparst werden muss.

• Chat, Antworten an Nutzer sowie Text- oder Codegenerierung. Jev schreibt keinen Text; dafür gibt es Textmodelle.
• Modell für Claude Code, Cursor und andere Agenten. jev-latest kann nicht als Ersatz für das Modell eines Agenten eingesetzt werden: Der Agent benötigt ein Modell, das Text schreibt und Tools aufruft. Sie können Jev aus dem Code aufrufen, den der Agent für Sie schreibt.
• Arithmetik, Zählen und Datumsvergleiche. Laut TypeSafe lässt sich dies zuverlässiger im Code erledigen. Fragen Sie das Modell nur nach dem inhaltlichen Teil, etwa um über choice Bestandteile eines Datums zu extrahieren.
• Bilder, Audio und Video. Das Modell akzeptiert nur Text; wandeln Sie solche Daten vorab in Text um.

Es werden nur Eingabetokens berechnet, das Feld usage.input_tokens der Antwort: $0.084 pro 1 Million. Ausgabetokens sind kostenlos.

Die Beispielanfrage auf dieser Seite (296 Eingabetokens) kostet weniger als $0.0001.

Vor der Anfrage reserviert Ailoot einen Betrag im Guthaben und bucht nach der Antwort einmal nach dem tatsächlichen Verbrauch ab; so funktioniert es.

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

Fehler erscheinen im allgemeinen Ailoot-API-Format: Code, verständlicher Text und Request ID. Bei dieser Methode treten besonders häufig folgende Fehler auf:

Die vollständige Liste der Codes steht auf der Seite Fehler und Limits.