jev模型不设阈值，阈值由调用方代码定义；noul返回0–1概率（即置信度），choice/score额外返回独立confidence值；多问题可差异化设阈值，需权衡准确率与吞吐量。
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Jev模型本身不设置阈值，阈值由你的代码决定。
它只负责输出结构化结果：Noul返回0–1概率、Choice返回各选项概率+confidence、Score返回加权分数+confidence。这些数值是“原料”，而是否放行、转人工、或触发下游动作，全在你调用后的判断逻辑里。
Noul类型的阈值最常用也最直接
它返回一个单一浮点数，比如0.93表示“是”的概率为93%。你可以按业务需要设定硬性分界线：
-
> 0.95：自动通过（如高置信退款请求） -
0.7 ≤ x ≤ 0.95：交由规则引擎二次校验 ：转人工或大模型复核
Choice和Score需结合confidence字段做路由
它们除了概率分布，还额外返回一个confidence值（0–1），代表模型对本次选择的整体把握程度：
- confidence ≥ 0.85 → 可信，直接执行对应动作
- 0.6 ≤ confidence
- confidence
注意：Noul没有单独的confidence字段，它的概率值本身已承载置信含义；而Choice/Score的confidence是独立计算的元指标，和各选项概率不重叠。
一次请求支持多问题混合，阈值可差异化配置
比如同一份工单state中：
-
refund_requested（Noul）设阈值0.9 -
department（Choice）按confidence ≥ 0.85才路由 -
urgency（Score）只在score ≥ 1.8且confidence ≥ 0.8时触发“立即处理”
所有判断并行完成，但你的代码可以为每个问题定义不同敏感度，无需统一阈值。
阈值不是越严越好，要平衡准确率与吞吐量
实测中，把Noul阈值从0.9拉到0.95，误放率下降约40%，但自动处理率可能减少22%。建议先用历史样本跑A/B测试，观察F1、人工介入率、端到端耗时三者的拐点。
