Compare / jev-vs-openai-decisions
Jev vs OpenAI Decisions
チームはしばしば GPT の JSON モードや構造化出力で「意思決定」を近似します。Jev は校正スコア付き意思決定プリミティブ専用で、JSON に押し込まれた汎用チャットではありません。
Where Jev is stronger
- ネイティブな Choice / Score / Noul
- 意思決定ボリューム向け価格とレイテンシ
- 安定ラベルのためのプロンプト体操が少ない
Where the other side wins
- 生成・ツール・埋め込みの単一ベンダー
- 雑多な自由文への豊かな言語理解
- エコシステム成熟と企業契約
Use Jev when
- ラベル集合が既知で QPS が必要
- パースなしで校正済み noul/score が欲しい
- エージェントルータとゲートを構築中
Prefer the other when
- 執筆まで含む単一 API が必要
- ラベル未定義で探索が必要
- 調達が単一フロンティアベンダー必須
Which should you use?
有界意思決定なら Jev が明確。言語で考える仕事なら生成 API — または併用。
Developer deep dive
実務の「OpenAI decisions」は多くの場合チャット完了 + JSON schema / 構造化出力 / 関数呼び出しで分類器を模倣します。動きますが、プロンプト版管理・schema 再試行・校正は自分持ちです。Jev の Choice / Score / Noul は一級：列挙基準マップ、スコア軸、命題確率。良いラベル設計は依然必要ですが、生成モデルを偽の決定エンジン扱いする必要はありません。認証・ログ・コンプライアンスが OpenAI に集約済みなら、生成はそこに残し、QPS と型付き信頼度が効くホットパスにだけ Jev を足します。
Cost and latency
構造化 GPT も生成価格帯です。Jev decide は分類ボリューム向け。当独立ホストでは小さな前払い入力パックから始められ、大きなコミットなしで実ルータを A/B できます。同一フィクスチャで精度・p95・$/1k 決定を測ってください。
Hybrid pattern
ツール・埋め込み・起草は OpenAI。安定 enum のゲート/ルータは Jev。CI で同じフィクスチャをミラーし、schema 変更でビルドを落とす。/tools/ で無料試し（登録不要）、jv_live_ で /api/v1/decide。