TypeSafe Jev · Apigator 獨家提供

要的是決策，不是聊天。

Jev 是決策模型。丟給它任何文字或 JSON，加上幾個有型別的問題，約 100 ms 就回傳帶有校準機率的結構化答案。不用調 prompt，也不用解析輸出。

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Jev 的特點

🧩

有型別的答案

每個答案都以 JSON 回傳，key 就是你取的問題名稱——選項、分數或是非機率，程式直接讀。

📊

校準過的機率

每個答案都附上機率與信心度。有把握就自動處理，沒把握再交給真人或更大的模型。

⚡

約 100 ms

快到可以直接放進請求流程裡：分流、審核、過濾、排序。

🗂️

一次呼叫問多題

同一段文字的部門、急迫程度、情緒，一個請求一次問完——一次來回、一次計費。

💸

非常便宜

每 100 萬 input token $0.042，output 免費。一杯咖啡的錢就能分類上百萬筆資料。

🔑

同一把 Apigator key

不用另外開帳號或簽約。你現有的 Apigator key 和餘額就能用 Jev，也能用其他所有模型。

三種問題型別

"type": "choice"

Choice（選擇）

從你定義的選項中選一個（最多 255 個）。回傳選中的選項，以及每個選項的機率。

"type": "score"

Score（評分）

依你描述的有序等級評分（2–10 級）。回傳機率加權分數，可以落在兩級之間。

"type": "noul"

Noul（是非）

回傳一個是非陳述為真的機率，介於 0 到 1。

Jev 和 LLM 聊天模型有什麼不同

聊天模型負責寫，Jev 負責判斷。各司其職。

	LLM 聊天（GPT、Claude…）	Jev
輸出	自由文字	有型別的 JSON，每題一個答案
解析	JSON mode、正規表示式、格式跑掉要重試	不需要——格式保證固定
有多確定？	沒有可靠的指標	每個答案都有校準機率 + 信心度
延遲	數秒	約 100 ms
價格	input 與 output token 都要付費	每 100 萬 input token $0.042，output 免費
適合	寫作、推理、對話	分類、分流、評分、過濾、安全防護

💡 常見用法：每個請求先用 Jev 篩選與分流，只有真的需要產生文字的才交給 LLM。

範例：客服工單分流

一個請求，對同一則訊息問三個問題。

請求

curl https://api.apigator.ai/typesafe/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $APIGATOR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "jev-latest",
    "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
    "questions": {
      "department": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this?",
        "criteria": {
          "billing": "Payments, invoicing, refunds",
          "technical": "Bugs, outages, integrations",
          "sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
        }
      },
      "is_urgent": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this convey urgency?"
      },
      "frustration": {
        "type": "score",
        "instructions": "How frustrated is the customer?",
        "criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
      }
    }
  }'

回應

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "choice": "billing",
      "probabilities": { "billing": 0.88, "technical": 0.12, "sales": 0.0 },
      "confidence": 0.82
    },
    "is_urgent": { "type": "noul", "noul": 0.95 },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "score": 1.04,
      "legend": { "0": "Calm", "1": "Frustrated", "2": "Very angry" },
      "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.96, "2": 0.04 },
      "confidence": 0.94
    }
  },
  "usage": { "input_tokens": 402, "output_tokens": 73 }
}

接著直接在程式裡用

const { answers } = await res.json();

if (answers.is_urgent.noul > 0.8) pageOnCall();
if (answers.department.confidence > 0.7) {
  assignTo(answers.department.choice);   // "billing"
} else {
  sendToHumanTriage();
}

大家拿它來做什麼

客服工單分流內容審核與 LLM 安全防護RAG 段落過濾潛在客戶 / 履歷評分Agent 意圖分流引用與重複資料檢查

費用

$0.042

每 100 萬 input token

Output token：免費

像上面範例這樣的呼叫實測約 300–400 個 input token，所以免費的 100 萬 token 大約可以呼叫 2,500–3,000 次。用完後從你的 Apigator 餘額扣款——用多少付多少，沒有月費。