Compare / jev-vs-openai-decisions
Jev vs OpenAI Decisions
Команды часто приближают «решения» JSON mode или structured outputs GPT. Jev создан для примитивов решений с калиброванными score, а не как чат, загнанный в JSON.
Where Jev is stronger
- Нативные Choice / Score / Noul
- Цена и задержка под объём решений
- Меньше prompt-гимнастики для стабильных меток
Where the other side wins
- Один вендор для генерации + tools + embeddings
- Богатое понимание свободных вопросов
- Зрелость экосистемы и enterprise-контракты
Use Jev when
- Набор меток известен и нужен QPS
- Нужен калиброванный noul/score без парсинга
- Строите роутеры и гейты агентов
Prefer the other when
- Нужен один API на всё, включая письмо
- Метки не определены и нужна разведка
- Закупки требуют одного frontier-вендора
Which should you use?
Если работа — ограниченное решение, Jev яснее. Если «разобраться языком» — оставайтесь на generative API или комбинируйте.
Developer deep dive
На практике «OpenAI decisions» — chat completions + JSON schema / structured outputs / function calls как имитация классификатора. Работает, но версионирование промптов, ретраи schema и калибровка на вас. Примитивы Jev — first-class. Хорошие метки всё равно проектируете вы, но не делаете генеративную модель фейковым движком решений.
Cost and latency
Структурированные GPT-вызовы остаются в generative-тарифах. Jev decide заточен под классификацию; малые prepaid input-пакеты позволяют A/B без крупного коммита. Сравнивайте точность, p95 и $/1k решений.
Hybrid pattern
OpenAI для tools, embeddings и черновиков. Jev для gate/router со стабильными enum. Зеркальте fixtures в CI. Пробуйте на /tools/, затем jv_live_ на /api/v1/decide.