Compare / jev-vs-gpt
Jev vs GPT
Модели класса GPT сильны в генерации языка и гибком рассуждении. Jev — модель решений System One, возвращает Choice, Score и Noul — значения, по которым код ветвится без разбора прозы.
Where Jev is stronger
- Типизированный вывод с калиброванной уверенностью
- Ниже стоимость / задержка на высоком объёме классификации
- Стабильные схемы для маршрутизации и гейтов
Where the other side wins
- Письмо, код и открытый Q&A
- Многошаговые агенты с языковым планированием
- Задачи без ограниченного набора меток
Use Jev when
- Маршрутизация тикетов, модерация allow/block, скоринг лидов
- Ограждения агента перед дорогими вызовами GPT
- Ярусы маршрутизации LLM (дешёвый vs frontier)
Prefer the other when
- Черновики ответов, документов или кода
- Исследовательский анализ без фиксированных критериев
- Разговорный UX как продукт
Which should you use?
Используйте оба: Jev для ограниченного слоя решений, GPT когда нужна генерация. Не заменяйте GPT на Jev для чата или кода.
Developer deep dive
Команды сравнивают Jev и GPT и часто задают неверный первый вопрос («какая модель умнее?»). Полезный разрез — тип работы. GPT генеративен и ближе к System Two; Jev — модель решений: вы задаёте пространство меток и получаете значения для жёсткого ветвления. JSON mode GPT для high-QPS triage всё ещё платит генеративную цену и дрейф промптов. Просить Jev писать ответ — неверный примитив. Побеждающие стеки держат Jev на краю (route / allow / escalate) и вызывают GPT только для генерации.
Cost and latency
На объёме выделенный decide обычно дешевле и быстрее frontier-чата с несколькими JSON-токенами. Prepaid-пакеты здесь метрят только input; output бесплатен. GPT биллит обе стороны. Измеряйте p95 на реальном размере state.
Hybrid pattern
Типичный гибрид: (1) Jev choice/noul на входе, (2) опциональный Jev score приоритета, (3) GPT только на allow/escalate для черновика. При низкой уверенности — человек или правила. Сначала бесплатно на /tools/, затем подключайте GPT.