Skip to main content
Jev (TypeSafe) — модель другого класса, чем чат-модели. Она не генерирует текст. Вы даёте ей текст и задаёте вопросы с заранее известными вариантами ответа, а она возвращает готовые значения: вероятность «да», выбранный вариант, оценку по шкале. Парсить ничего не нужно — ответ сразу ложится в if, сортировку или порог в вашем коде.

Быстро

Ответ приходит примерно за секунду, сколько бы вопросов вы ни задали: они обрабатываются параллельно

Дёшево

Тарифицируются только входные токены. Классифицировать обращение стоит доли копейки

Предсказуемо

Ответ всегда из ваших вариантов — модель не придумает значение, которого вы не предлагали

Честно про сомнения

Вместе с ответом приходят вероятности: видно, когда модель уверена, а когда решение лучше отдать человеку

Когда брать Jev, а когда чат-модель

Хорошее правило: Jev отвечает на вопросы, на которые знающий человек ответил бы за пару секунд, взглянув на текст. Если нужен анализ из нескольких шагов — разбейте его на простые вопросы и соберите результат в коде.

Три типа вопросов

В одном запросе типы можно смешивать. Подробно — в гайде «Как задавать вопросы».

Первый запрос

1

Получите API-ключ

Ключ Polza.AI создаётся в личном кабинете. Отдельный аккаунт TypeSafe не нужен.
2

Отправьте текст и вопросы

В state — текст, который нужно оценить. В questions — ваши вопросы: имя вопроса придумываете сами, под ним же придёт ответ.
API совместим с официальными SDK TypeSafe: достаточно указать наш адрес (https://polza.ai/api, без /v1) и ключ Polza.AI. Вопросы и критерии можно писать по-русски.
3

Прочитайте ответ

  • is_urgent = 0,98 — почти наверняка срочно. В коде это if (noul > 0.8).
  • department = billing, но technical получил 0,26: в обращении есть и оплата, и «не могу подключить». Поэтому confidence всего 0,62 — модель честно показывает, что вариантов два. Такое обращение разумно отдать в биллинг с копией техподдержке.
  • frustration = 0,9 — между «спокоен» (0) и «раздражён, но вежлив» (1), ближе ко второму.

Уверенность: когда действовать автоматически

Вероятности — главное отличие Jev от чат-модели, которая отвечает одинаково уверенным тоном и когда знает, и когда гадает. confidence у choice и score показывает, насколько ответ однозначен: вся вероятность на одном варианте — близко к 1, размазана по нескольким — близко к 0. У noul отдельного confidence нет: сама вероятность и есть сигнал, значение около 0,5 означает «не знаю». Удобно делить на три зоны и ставить порог по цене ошибки:
Конкретные пороги зависят от ваших данных. Начните с осторожных значений, прогоните на своих примерах с известными ответами и подстройте.

Сколько это стоит

  • Тарифицируются только входные токены: ваш state и вопросы. Выходные токены бесплатны. Актуальная цена — на странице модели.
  • К каждому запросу провайдер добавляет около 280 служебных токенов. Поэтому десять вопросов одним запросом заметно дешевле десяти запросов по одному вопросу: текст и служебная часть оплачиваются один раз.
  • Русский текст занимает больше токенов, чем английский той же длины.
  • Стоимость каждого запроса приходит в usage.cost_rub и видна в истории запросов в личном кабинете. В Python SDK это поле недоступно (SDK его отбрасывает), в TypeScript SDK и при прямом HTTP-запросе — доступно.

Что дальше

Как задавать вопросы

Три типа вопросов, структура state, как писать критерии

Рецепты

Разбор обращений, маршрутизация, защита LLM, извлечение данных

Справочник API

Параметры запроса, формат ответа, ошибки