jev模型输出格式固定且强类型，无需版本管理；真正需关注的是questions和criteria的业务定义变更，应通过配置化、解析封装和schema校验保障兼容性。
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Jev 模型本身不涉及“版本管理”意义上的响应格式变更，它的输出格式是固定且强类型的，由模型设计决定，不随调用次数或时间推移而自动升级。所谓“处理版本”，实际是指你在接入和使用过程中，如何应对 Jev API 接口规范、输出结构或字段含义的潜在演进——目前（截至2026年9月）官方尚未发布格式 Breaking Change，但已有明确的稳定性设计逻辑。
响应格式本质稳定，靠类型定义而非字符串解析
Jev 的 Choice、Score、Noul 三种输出形态，每种都自带结构化字段：
- Choice：返回选定选项（字符串）、各选项概率列表、整体置信度（confidence）；
- Score：返回具体分值（如 3.7）、该分值对应概率分布、置信度；
- Noul：返回一个 0–1 区间浮点数（代表“为真”概率），不额外返回 confidence 字段。
这些字段名（如 choice、score、probabilities、confidence）已在 TypeSafe 公开文档中明确定义，API 响应始终为 JSON，结构扁平、无嵌套歧义。你无需做正则提取或容错清洗，直接按 key 取值即可。
真正需要“版本意识”的地方是问题定义（questions）和标准（criteria）
Jev 的输出结果高度依赖你传入的 questions 和 criteria。这部分是你代码里维护的内容，相当于你的业务协议版本：
- 比如你定义了
tier: ["cheap", "medium", "pro"]，某天想新增"lite"，这就是一次“业务格式升级”； - 又如你把风险评分从 1–5 改为 1–10，Score 输出的数值范围变了，下游消费逻辑就得适配；
- 这类变更不会触发 Jev 报错，但会导致旧解析逻辑取错值或漏分支。
建议把 questions 和 criteria 抽成配置文件（如 YAML/JSON），加版本号和变更日志，与服务部署版本对齐。
对接时避免硬编码字段，用封装层隔离变化
不要在业务代码里直接写 resp["choice"] 或 resp["probabilities"][0]["p"]。推荐做法：
- 写一个轻量解析器（如
parse_jev_response(raw_json, question_type)），统一处理字段映射、缺省值、类型校验； - 该解析器可内置版本路由逻辑：当未来 API 增加
trace_id或改名confidence→reliability，只改这一处； - 配合单元测试覆盖各 question_type 的典型响应样例，确保升级后行为可控。
留意官方发布的兼容性声明，而非自行猜测
TypeSafe 当前承诺：Jev API 向后兼容。任何不兼容变更都会提前发布公告，并提供迁移窗口期。目前所有公开 SDK（如 Python 客户端）也采用语义化版本号（如 v1.2.0）。你只需：
- 订阅 TypeSafe 的 Release Notes（官网 / OpenRouter 更新页）；
- 将 SDK 版本锁在 patch 级（如
^1.2.0），允许小版本自动更新，拒绝主版本跃迁； - 在 CI 流程中加入响应 schema 校验（例如用 JSON Schema 验证返回是否含必需字段）。
不复杂但容易忽略
