python调用jevai只需三步：安装typesafe-sdk、设置typesafe_api_key环境变量、用jevclient.invoke发送结构化问题；返回结果含noul/choice/score及置信度，类型安全且无需解析。
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直接用 Python 调用 JevAI，核心就三步：装包、设密钥、发请求。它不生成句子，只返回结构化判断——比如“是/否”“选哪个”“打几分”，每个答案都带概率和置信度，代码能直接用。
安装 SDK
运行这一行命令：
pip install typesafe-sdk
要求 Python 3.10 或更高版本。装完就能导入使用，无需额外编译或配置环境。
设置 API 密钥
密钥从 TypeSafe 控制台 获取，复制后存为环境变量（别硬写进代码）：
export TYPESAFE_API_KEY="sk-xxx"
Linux/macOS 写进 ~/.bashrc 或 .zshrc；Windows 用户在系统环境变量里添加 TYPESAFE_API_KEY。SDK 会自动读取，不用手动传参。
写一次调用代码
下面是最小可用示例，判断一段工单是否紧急，并从三个优先级中选一个：
from typesafe_sdk import JevClient
from typesafe_sdk.primitives import Noul, Choice
client = JevClient()
state = "用户说‘系统崩溃已持续两小时，客户正在投诉’"
questions = {
"is_urgent": Noul("这条消息是否表达出紧急感？"),
"priority_level": Choice("应分配哪一级处理？", options=["低", "中", "高"])
}
response = client.invoke(state=state, questions=questions)
print("紧急判断：", response.answers["is_urgent"].noul) # 输出 0.97 类似值
print("优先级选择：", response.answers["priority_level"].choice) # 输出 "高"
print("置信度：", response.answers["priority_level"].confidence) # 输出 0.94
关键细节说明
• 每个问题独立评估，加十个问题和加一个问题耗时几乎一样
• 返回值类型安全：noul 是 float（0–1），choice 是字符串，score 是 float（可带小数）
• 所有结果自带概率分布与置信度字段，不需要自己解析 JSON 或正则匹配
• 如果你用 TaoToken 代理 Jev，只需额外设环境变量：TYPESAFE_BASE_URL=https://taotoken.net/api
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