Compare / jev-vs-gpt
Jev vs GPT
GPT 系モデルは言語生成と柔軟な推論が強みです。Jev は System One 意思決定モデルで、Choice / Score / Noul を返し、散文をパースせずにコードで分岐できます。
Where Jev is stronger
- 校正済み信頼度付きの型付き出力
- 高ボリューム分類での低コスト / 低レイテンシ
- ルーティングとゲート向けの安定スキーマ
Where the other side wins
- 執筆・コーディング・オープンな Q&A
- 言語プランニングが必要なマルチステップエージェント
- 有界ラベル集合のないタスク
Use Jev when
- チケット振り分け、モデレーション allow/block、リードスコア
- 高額な GPT 呼び出し前のエージェントガードレール
- LLM ルーティング階層（安価 vs フロンティア）
Prefer the other when
- 返信・ドキュメント・コードの起草
- 固定基準のない探索的分析
- 会話 UX 自体がプロダクト
Which should you use?
両方使う：有界な意思決定層は Jev、生成が必要なら GPT。チャットやコーディングを Jev で置き換えないでください。
Developer deep dive
Jev と GPT を比較するチームは最初の問いを誤りがちです（「どちらが賢いか？」）。有用な切り分けは仕事の種類です。GPT は生成的で System Two 寄り：テキストを生み、言語で計画し、開かれたプロンプトを許容します。Jev は意思決定モデル：ラベル空間（choice 基準、score 軸、noul 命題）を宣言し、ゲートウェイがハード分岐できる値を得ます。高 QPS トリアージに GPT の JSON モードを無理に使うと、生成レイテンシ/コストを払い、プロンプトドリフトも抱えます。Jev に返信文を書かせるのは原語の誤用です。品質と単位経済の両方で勝つ本番スタックは、エッジに Jev（route / allow / escalate）を置き、生成が必要なときだけ GPT を呼びます。
Cost and latency
規模では、専用 decide パスは数トークンの JSON を返すフロンティアチャット完了より安く速いことが多いです。当ホストの前払いパックは入力トークンのみ計量し、出力は無料です。GPT は双方課金で冗長な思考連鎖に比例します。実 state サイズで p95 を測ってください — 短い state の決定呼び出しは生成ツール呼び出しループより下に着地しがちです。
Hybrid pattern
典型ハイブリッド：(1) 入口で Jev choice/noul ゲート、(2) 任意で Jev score による優先度、(3) allow/escalate パスでのみ GPT 起草。信頼度が低いときは人またはルールにフォールバック。先に /tools/ で無料試行（匿名・登録不要）してから GPT を配線してください。