Ejemplos de la API de Jev

Choice: Jev elige una etiqueta

Llamadas choice y score en repos reales ↗ usan este mismo formato de petición.

La mejor primera integración es una pregunta que tu aplicación ya responde de forma imperfecta con reglas o con un modelo general. Nombra la salida y define los valores que tu código puede manejar. Fija jev-1.13.0 cuando el umbral esté ajustado.

const response = await fetch("https://jevmodel.org/v1/systemone", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer " + process.env.JEVMODEL_API_KEY,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    state: message,
    model: "jev-latest",
    questions: {
      topic: {
        type: "choice",
        instructions: "What is this about?",
        criteria: { billing: "payments", bug: "broken product", account: "access" }
      }
    }
  })
});
const result = await response.json();

Score: situar en una escala ordenada

Pregunta a Jev dónde se sitúa el estado en una rúbrica de 2 a 10 niveles descrita con palabras. La puntuación puede ser fraccionaria. Úsala para urgencia, riesgo, calidad de leads o prioridad de revisión, y fija el umbral en el código.

Noul: una probabilidad de sí/no

Un noul es la probabilidad calibrada de que una afirmación sea cierta. Es la primitiva adecuada para filtros de escalar / permitir / revisar. No hay un campo de confianza aparte: la probabilidad es la medida de certeza.

Agrupa decisiones relacionadas de Jev

Pide tema, gravedad y escalado en la misma petición cuando comparten el mismo estado de entrada. Se ejecutan juntas y comparten el coste de tokens del estado. Mantén cada pregunta útil por sí sola para poder medirla.

questions: {
  topic: topicQuestion,
  severity: severityQuestion,
  escalation: escalationQuestion
}

Pon un plan B detrás de cada acción de Jev

Un valor tipado facilita la rama, pero no elimina el riesgo. Registra la entrada, la salida, la probabilidad, la versión del modelo y el resultado posterior. Fija un umbral de confianza y envía los casos inciertos a GPT, Claude o una persona.