jev模型不生成文本，只输出结构化判断结果。它不采用自回归解码，无max_tokens、temperature等生成参数，返回如{"urgent": true, "prob": 0.92}类json，受输入长度、网关限制或解析错误影响。
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Jev模型不生成内容，所以不存在“生成中断”或“设置最大长度”的问题。
它不走自回归解码（autoregressive decoding）路径，不逐 token 输出文字，也不返回自由文本。你给它一段状态（state）和一组预定义问题，它直接输出结构化结果：比如 {"urgent": true, "prob": 0.92} 或 {"department": "售后", "prob": 0.88}，附带类型约束和置信概率。
因此：
- 没有 max_tokens 参数可调
- 不需要设置 stop sequences、temperature 或 top_p
- 无法也无需控制“生成多少字”或“截断到第几词”
如果你遇到调用返回不完整、解析失败或超时，可能的原因是：
- 输入 state 过长（虽支持长上下文，但极端长度会影响延迟和稳定性）
- 网络或网关响应被截断（如 Vercel AI Gateway 默认限制响应体大小）
- 客户端 JSON 解析逻辑未适配 Jev 的紧凑格式（例如误判换行或空格）
- 请求体中问题定义含语法错误，导致服务端提前拒绝
建议做法：
- 将 state 控制在合理范围（官方未设硬上限，但实测 32k token 内较稳）
- 检查 HTTP 响应状态码与原始 body，确认是否为网关层截断而非模型侧问题
- 使用官方 SDK 或按文档要求的 JSON Schema 构造请求，避免字段名拼写/嵌套错误
- 在客户端做基础校验：检查返回是否含 required 字段、prob 是否在 0–1 区间
Jev 的设计哲学就是“不说话，只判断”。它没有语言生成模块，自然也不受生成长度机制影响。
