Jev 与文本生成模型的取舍
Jev 不生成自由文本。Diogo 用一段对比视频说明并行决策模型与逐字生成模型在任务形态上的差别。
Jev AI：低成本路由与筛选
Jev在笔记本Jarvis环境中路由请求，读取百万token仅需4.2美分，输出免费，只从用户提供的列表中选择答案。
Jev, the AI that routes requests in a laptop Jarvis, reads a million tokens for 4.2 cents, and its output is free. Tokens are the word pieces an AI reads. Claude Haiku 4.5 lists $1 per million in and $5 out. They do different jobs: Jev only picks an answer from your list,
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定价、评测与 Jev 名称的由来
发布线程继续解释 code + AI 的工作流评测，并给出当时的输入价格及免费输出说明。
Jev模型：面向决策的概率生成，比LLM快200倍、便宜400倍
该模型专为决策而非文本生成设计，并行输出各选项概率，而非逐token生成回复。作者给出普通LLM与该Jev模型的简化对比示例。
