Vergleich von Jev und Claude Opus 5 anhand von 3.080 Support-Tickets. Wenn nur Jevs Antworten mit geringem Konfidenzwert an Opus gesendet werden, wird eine Genauigkeit von 84,0 % erreicht, bei 3,5-fach geringeren Kosten als mit Opus allein. Drei Strategien werden diskutiert: alles mit Opus, alles mit Jev, oder zuerst Jev und bei Unsicherheit Opus.
Jev vs Claude Opus 5 on 3,080 support tickets. Send only Jev's low-confidence answers to Opus → 84.0% accuracy, still 3.5x cheaper than Opus alone. Which would you ship? 1. Opus for everything 2. Jev for everything 3. Jev first, Opus when unsure #LLM #AIEngineering
Der Autor teilt eine Jev-Erfahrung: Zunächst wirkte es knifflig, doch mit der Denkweise 'die KI keinen Text schreiben lassen' wurde es plötzlich klar. Am Beispiel der Anfragenbearbeitung wird der übliche Ansatz, alles an GPT oder Claude zum Analysieren zu geben, dem anderen Ansatz von Jev gegenübergestellt.
Der Prototyp nutzt KI, um Zögern oder Interesse anhand von Cursorbewegungen oder Verweilen vor dem Klick einzuschätzen, das Kundenverhalten zu beobachten und Erklärungen zu ergänzen oder Vergleiche vorzuschlagen.
Der Autor hat mit Jev und gpt-live-1 eine E-Commerce-Echtzeit-Kundenservice-Demo erstellt, die während des Gesprächs sofort Produktempfehlungen auf Basis der Nutzeräußerung vorschlägt und ein großartiges Erlebnis bietet.
