Jev 速度・コストベンチマーク | TypeSafe AI パフォーマンスチャート

チャートの読み方

公開で議論された TypeSafe のレンジとワークフロー見出しに基づくコミュニティ可視化です。jevtypesafe.org による独立ラボ計測ではありません。桁の主張を理解したうえで、 API ガイド経由で自前の fixture で検証してください。

生成系フロンティアモデルはエンドツーエンドで数秒〜数分かかることがあります。Jev の公開 System One 帯は数十〜数百ミリ秒 — 機敏なエージェントゲートとブロックされたリクエストの違いです。

Jev は入力約 $0.042 / MTok で、 出力トークン無料と掲載しています。一般的な LLM 帯は入力が高く、生成文字列にも課金します。ゲートウェイが上乗せする場合があるので — 予算前にライブ料金を確認してください。

TypeSafe のワークフロー式評価は、LLM 意思決定パスに対して際立った相対数値を公開しました。下のチャートは、全文 eval を読まないステークホルダー向けにその見出しをスキャン可能にします。

公開デモと開発者記事のテーマ（ルーティングデスク、バッチ決定、対話ループ、大きな Choice 集合）を再構成したシナリオです。再現可能な fixture のテンプレートであり — 公式ラボノートのコピーではありません。

顧客メッセージ 1 件を state として送り、Choice（チーム）、Noul（緊急？）、Score（不満）をまとめて尋ねます。公開ルーティングデモを反映し、マルチプロンプト LLM 分類器チェーンを置き換えます。

公開レイテンシ帯が成り立つとき、サブ秒の決定を期待してください。

Jev で低リスクイベントをフィルタし、曖昧なケースだけ GPT/Claude 級モデルへエスカレートします。本番でコストチャートが意味を持つハイブリッドパターンです。

大半のボリュームは安価な決定呼び出しに残り；支出は難しいケースに集中します。

同じ質問セットで多くの行をスコア／分類します。公開の無料出力トークンは、長い文字列応答に課金する生成モデルより投機的 fan-out をはるかに優しくします。

コストは主に入力サイズに比例し、冗長な回答にはほぼ比例しません。

大きな選択肢リスト（チーム、SKU、wiki リンク風 choice）を渡します。スキーマ拘束の答えは自由文幻覚を避け、レイテンシと支出を膨らませるパーサー再試行を減らします。

選択肢が増えるほど安定性の利点が積み上がります。

入力 $0.042 / MTok・出力無料のコミュニティ概算。決定呼び出しあたり約 1,000 入力トークンを仮定。トレースで測ったトークン数に置き換えてください。

出力トークンにも課金し、パース失敗後の再試行が多い生成系分類器と比較してください。機能差は Jev と従来 LLMを参照。