jev模型不生成文本，仅输出choice/score/bool三类结构化结果，单次调用平均耗时0.9ms；误当llm使用、输入冗余或未结构化、错误批量拼接均会导致性能下降。
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Jev模型本身不支持“批量生成”——它压根不生成文本，也就不存在传统意义上的“生成任务资源消耗”。所谓“消耗过高”，大概率是误把Jev当成了LLM在用，或者调用方式没对齐它的设计范式。
确认你用的是真Jev，不是套壳LLM
很多用户接入时没注意模型档位，误调了TypeSafe提供的轻量LLM接口（比如jev-chat-lite），结果跑批量摘要、多轮对话，自然延迟高、token涨得快。真正的Jev核心接口只返回三类结构化输出：
- Choice：从预设列表中选1项（如路由部门、操作动作）
- Score：返回0–1或0–100的浮点评分（如风险分、健康度）
- Bool：直接返回true/false + 置信度（如“是否需人工介入”）
这三类输出全程无token生成、无decoder循环、无logits采样——单次调用平均耗时0.9ms，根本不会“资源过高”。
检查输入是否冗余或未结构化
Jev对输入敏感但极简。它不吃大段自由文本，吃的是清洗后的状态快照。常见踩坑点：
- 把整页HTML源码或全屏截图base64传进去（应只传关键DOM节点+OCR文字摘要）
- 一次请求塞10个无关问题（Jev支持并行评估，但问题必须语义正交；混入模糊、重叠或依赖型问题会触发内部重校准，拖慢响应）
- 未做前置归一化（如日志时间戳没转为ISO格式、金额没统一单位），导致模型内部做隐式转换，增加计算开销
用原语链代替“批量生成”思维
Jev不是用来“一口气生成100条结果”的，而是驱动Agent按步骤执行。例如要处理100条客服工单：
- ❌ 错误做法：把100条工单拼成一个超长字符串，丢给Jev让它“全部分类”
- ✅ 正确做法：写一个轻量调度器，每条工单单独构造state+questions，发100个并发请求（官方API默认支持500 QPS）；或用batched state数组（Jev v2.1起支持单请求含≤64个独立state样本）
实测显示：100条工单用并发调用，总耗时≈1.2ms × 100 ≈ 120ms；而强行拼接后单次调用，反而因内部序列长度膨胀，延迟飙升至80ms以上，且置信度下降明显。
启用置信度过滤与降级策略
Jev每个输出都带confidence字段。低置信度（如＜0.75）不代表失败，而是提示该样本需要人工复核或走备用规则。建议在业务层加一层轻量逻辑：
- confidence ≥ 0.85 → 直接执行，不记录日志
- 0.75 ≤ confidence ＜ 0.85 → 记录为“低风险待审”，异步推给运营看板
- confidence ＜ 0.75 → 触发降级：跳过Jev，走正则/关键词老规则，或标记为人工队列
这样可让90%以上的请求走零延迟通路，真正需要模型深度参与的只占小部分，整体资源占用下降60%以上。
