Compare / jev-vs-llm-chat
Jev vs LLM Chat
Чат-LLM оптимизируют полезный разговор и свободный текст. Jev оптимизирует ограниченные решения, которые ПО исполняет без разбора прозы. Большинству продакшен-агентов нужны оба слоя.
Where Jev is stronger
- Стабильные enum и score для роутеров и гейтов
- Калиброванная уверенность для escalate / review
- Стоимость и задержка под high-QPS классификацию
Where the other side wins
- Многоходовой разговор как продукт
- Черновики писем, документов и объяснений
- Открытое планирование без фиксированных меток
Use Jev when
- Классифицировать, маршрутизировать, модерировать или скорить до любого чат-ответа
- Риск-гейты tool-call агентов
- Keep/drop извлечённого контекста
Prefer the other when
- Пользователь ждёт письменный ответ
- Исследуете неопределённое пространство задач
- Тон и нарратив — продукт
Which should you use?
Не просите Jev чатиться. Не делайте чат-LLM единственным продакшен-классификатором. Jev на decision edge; чат-модели для языка.
Developer deep dive
В демо UX чата и решений сталкиваются: одна модель и «говорит», и «решает». Под нагрузкой ломаются парсеры, метки дрейфуют, абзац нельзя unit-тестировать. Разделяйте слои. Winner-take-all сравнение упускает, что большинству агентных продуктов нужны оба.
Cost and latency
Chat completions с длинной историей доминируют в стоимости, даже если нужна была только метка. Decide с компактным state делает unit economics предсказуемой. Анонимный playground даёт почувствовать latency Choice / Score / Noul.
Hybrid pattern
Ingress: Jev-гейт → чат только при allow → опциональный Jev score для SLA-очередей. Логируйте ID решений и ходов. Начните с /jev-free/ и /tools/ без регистрации.