jev官方api密钥是标准http bearer token，兼容vercel ai sdk、langchain、cloudflare workers及postman等支持自定义authorization头和json请求体的客户端；不兼容硬编码厂商域名或依赖流式文本生成的工具。
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目前 Jev 官方 API 密钥本身是标准的 HTTP Bearer Token，不绑定特定客户端，因此任何支持手动配置 OpenAI 兼容接口或自定义 REST 调用的第三方 AI 客户端，只要能传入 Authorization 头并正确构造请求体，都可以使用 Jev 密钥。
已确认兼容的主流客户端类型
• Vercel AI SDK：官方文档明确列出集成支持，可直接用 createJevClient() 或通用 createOpenAI() 配置 JEV_ENDPOINT 和密钥；
• LangChain / LlamaIndex：通过 JevChatModel 或自定义 ChatModel 类接入，需指定 base_url="https://api.typesafe.ai/v1"；
• Cloudflare Workers + fetch()：开发者常用方式，手动构造 POST 请求，传 Authorization: Bearer <your-key></your-key>；
• Postman / curl / httpie：适合调试，直接调用 POST https://api.typesafe.ai/v1/decide，Body 为 JSON 格式状态+问题。
暂不原生支持但可绕过使用的客户端
• Ollama：不内置 Jev，但可通过 ollama serve 搭配反向代理转发请求；
• LM Studio / Open WebUI：不识别 Jev 协议，但若启用“自定义 OpenAI 兼容后端”，填入 Jev 的 endpoint 和密钥，可调用 Choice/Score/Noul 基础能力（注意：不支持 schema 强约束校验等高级特性）；
• Cursor / Windsurf 等 IDE 插件：依赖其底层是否开放模型配置项，部分版本允许填入自定义 URL 和密钥，实测可触发基础判断。
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明确不兼容的情况
• 所有硬编码只认 OpenAI / Anthropic / Groq 等固定域名和路径的客户端（如某些旧版插件）；
• 要求模型返回 streaming text 或强制解析 markdown 包裹 JSON 的工具——Jev 不生成文本，也不返回流式 chunk；
• 依赖模型自我声明 capabilities（如 /models 列表）的管理界面，因 Jev 不提供该端点。
简单说，能不能用，关键看客户端是否允许你：
✓ 自定义请求地址（必须是 https://api.typesafe.ai/v1/decide）
✓ 手动设置 Authorization Header
✓ 发送符合 Jev schema 的 JSON Body（含 state, questions, schema）
满足这三点，基本就能跑通。
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