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哪些事該丟給 Jev：二十個日常判斷題對照、案例原始數字、TypeSafe 沒說的

Jev 是 9/15 上線、只做判斷不寫字的模型。這一頁整理長文沒有的：二十個日常判斷題哪些該丟給它、哪些該給 ChatGPT、哪些不該全交給 AI；社群一週內十四個案例的原始數字（誰說的、日期、連結）；TypeSafe 自己說的數字與沒說的五件事；貼給你的 AI 先問三題的那段。資料截至 2026-09-21。

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來源：@be.ai.curator ｜ 對應文章：https://be-ai-curator.com/blog/jev-system-one-decision-model ｜ 資料截至 2026-09-21 的 TypeSafe 部落格與文件、Vercel AI Gateway 頁、社群當事人貼文與 GitHub 專案

怎麼用這一頁：想知道自己的事該不該丟給它，看第一節；想知道別人做到什麼程度，看第二節；不確定的，把第五節那段貼給你的 ChatGPT 或 Claude，它會先問你三題；要自己接上，看第六節六步。

STEP 01二十個日常判斷題：該丟 Jev、該丟 ChatGPT、還是不該全交給 AI

判準三題：答案是不是固定選項／需不需要它解釋為什麼／錯了誰負責。

事丟給誰為什麼
客服信分給帳務、物流還是技術Jev固定選項、不用解釋、分錯了人會再轉
這則留言是問問題、要資源、閒聊還是廣告Jev同上；中文先用 50 筆自己的資料試
這封信是不是釣魚信Jev（低信心交人）是非題；信心低的那幾封要人看
客人火氣 1 到 5Jev打分數；拿來排優先序
這份履歷先看還是後看Jev 排序、人決定排序可以，錄不錄用不能
這筆銀行明細是餐飲、交通還是訂閱Jev固定選項；一筆一筆便宜
這張發票的號碼、日期、金額Jev 抓、程式核TypeSafe 文件建議抓欄位當選擇題做，缺的填「沒寫」
這支影片哪一段是業配Jev有人做了，77%
這則新聞跟我的主題有沒有關Jev幾千條也便宜
這支廣告的鉤子是哪一型Jev固定分類
這個網頁元素是不是廣告／雜訊Jev有人做了擋廣告器，作者自己說會漏
幫我回這封客服信ChatGPT／Claude要寫字
幫我摘要這份會議紀錄ChatGPT／Claude要寫字
解釋為什麼這封信該退款ChatGPT／ClaudeJev 不解釋
這份合約哪一條有風險ChatGPT／Claude 找、人判要理由、要人看
這個病人該不該轉診不該全交給 AI錯了直接影響人
這個員工該不該續約不該全交給 AI同上；Jev 可以排資料、不能拍板
要不要把這筆錢匯出去不該全交給 AI同上
這個門鎖要不要開不該全交給 AIHA-Jev 作者自己寫「不拿來做安全決策」
這件任務該叫便宜模型還是貴模型Jev社群路由器案例；錯了只是多花一點錢

STEP 02案例原始數字表（誰說的、日期、連結）

誰做了什麼他說的數字日期連結
@user.today15（Threads）高難度中文留言、emoji、顏文字分類百筆「通通分類正確」，約 90K tokens，不到 USD$0.012026-09-18https://www.threads.com/@user.today15/post/DdYfNVgGKSz
Jeroen Erne（jev-cookbook）15 個日常範例：客服分隊、Gmail 貼標、銀行明細、發票、檔案整理客服 34/34；Gmail 30/30、釣魚 3/3 零誤判；銀行 35/36；發票 40/40；13 個範例 425 次呼叫 $0.015；單次中位 0.34–0.45 秒2026-09https://github.com/nexibeo/jev-cookbook
bitnovus（jev-spam-eval）5,733 封信分正常／垃圾／釣魚98.64%；傳統分類器 98.87%；新釣魚信 95.31% vs 75.26%；9,886 封約 252 秒、約 $1.352026-09https://github.com/bitnovus/jev-spam-eval
valentynkit（jev-skip）YouTube 自動跳業配77% 業配秒數、每小時誤跳 34 秒、一支 $0.0008、0.9 秒2026-09-18https://github.com/valentynkit/jev-skip
TypeSafe（智慧家庭 demo）一句話 12 個判斷185 ms；問答題交給 LLM 1,113 ms2026-04-28 上片https://docs.typesafe.ai/demos/smart-home
AboveColin（HA-Jev）Home Assistant 整合一條指令 $0.0001（20 裝置）到 $0.0007（150 裝置）；歐洲較慢2026-09https://github.com/AboveColin/HA-Jev
@x_yyyole（Threads）篩 7 天 AI 新聞約 2,700 條、約 2 分鐘、$0.212026-09-20https://www.threads.com/@x_yyyole/post/DddSO9ZnIIC
Matthew Berman（X）拆 37 品牌 724 支廣告40 秒、9 美分2026-09-19https://x.com/TheMattBerman/status/2100654891756589230
gtaras7（cv-screen）履歷資料夾打分改權重重算約 20 ms、零成本2026-09https://github.com/gtaras7/typesafe-jev
rmalde（minecraft-agent）Astra 規劃＋Jev 操作打終界龍8:43.300、約 $0.972026-09https://github.com/rmalde/minecraft-agent
Codex 路由器（@curiosity___ashes 轉述）先判難度再選模型237 個真實 turn 回放、成本降約 60%2026-09-19https://www.threads.com/@curiosity___ashes/post/DdZ8vkWkz57
@yinn__nkai（Threads）Jev 操作瀏覽器、大模型給目標省 50–80% token2026-09-18https://www.threads.com/@yinn__nkai/post/DdYKWk7Exln
scienthoon（jev-ood-calibration）獨立校準測試公開題庫 86–94%；900 張沒看過的工單「confidently wrong」；4,621 次零格式錯、約 $0.062026-09-19https://github.com/scienthoon/jev-ood-calibration
xiaohuaxi（jev-study）中文表現實測（經 OpenRouter）約 1,430 次、約 $0.15；作者：「得不出準確率」2026-09https://github.com/xiaohuaxi/jev-study

STEP 03TypeSafe 自己說的數字（都是它自己測的）

  • 0.07 到 0.5 秒回；一般模型 3 到 329 秒（部落格）
  • 輸入每百萬 token 0.042 美元（每十億 42 美元）；輸出免費（部落格、models 頁）
  • 額度：每秒 250,000 tokens、每分鐘 1,200 次；每次最多 64k tokens、內容 32k（models 頁）
  • 只吃文字：不吃圖片、聲音、影片（models 頁）
  • 不用客戶資料微調，所有帳號同一組權重（models 頁）；隱私政策承諾不拿使用者資料訓練（legal 頁）
  • DOOM 示範每秒 10 次判斷（部落格）；約 7 美元一小時（The Register、動區轉述）

STEP 04TypeSafe 沒說的（2026-09-21）

  1. 中文準確度的數字。 只寫「handled but not equally well」，沒有任何百分比。
  2. 早期存取什麼時候全開。 部落格只寫「bringing developers off the waitlist as quickly as we can」。
  3. 價格是不是補貼。 MarkTechPost 寫 TypeSafe 自己說「cannot prove the price is unsubsidized」；Vercel 頁的 Free 寫明 9 月 25 日結束。
  4. 模型多大、架構是什麼。 沒公開參數量、沒公開權重、沒有自架選項。
  5. 「快 100 倍、便宜 100 倍」（發表片）與「193.6x faster、444.6x cheaper」（MarkTechPost 轉述 TypeSafe 的 workflow evals）的對照條件。 都是 TypeSafe 自己測的；Hacker News 最多人回的留言就是在講這個比較有誤導。

STEP 05貼給你的 AI 的一段

可複製內容
我想把一件工作交給 AI，先問我三題，一次問完：(1) 這件事的答案是不是固定幾個選項（例如分類、打分、是或不是）？
(2) 我需不需要 AI 解釋它為什麼這樣選？(3) 它選錯了會怎樣，是程式接得住、還是會直接影響到人？
只用下面的事實回答，這裡沒寫的答「沒提到」：
- Jev 只做三種題：哪一個、幾分、是不是；回答案跟機率，不寫字、不解釋
- 它自己說 0.07 到 0.5 秒回、輸入每百萬 token 0.042 美元、輸出免費；數字是 TypeSafe 自己測的
- 格式一定對，答案不一定對；沒看過的規則會很有把握地答錯；信心分數要拿來設「低於多少交給人」
- TypeSafe 寫英文最準，中文「handled but not equally well」
- 只吃文字，一次最多 32k token；不是計算機
根據我的三個答案，只回兩件事：(a) 這件事是「判斷題（適合 Jev 這類）」「寫作題（適合 ChatGPT／Claude）」還是「不該全交給 AI」，一句理由；
(b) 如果是判斷題，幫我把它寫成一題「哪一個／幾分／是不是」，選項列出來，20 字內。

STEP 06怎麼申請、怎麼裝（2026-09-21 主理人自己走一遍）

  1. 到 https://console.typesafe.ai 註冊（現在不用排候補名單）。
  2. 進去先做一個小 onboarding，會問「Jev 會不會跟你聊天？」，選「不會」。
  3. 左側 API Keys 頁申請一把金鑰，存好，不要貼在對話或截圖裡。
  4. 打開 Claude 桌面版 → Settings → Plugins → Discover 搜「Typesafe」（TypeSafe AI 出的，Agent skills for building with the TypeSafe System One API）→ Add。
  5. 金鑰照 TypeSafe 文件的做法存成環境變數 TYPESAFE_API_KEY 給 Claude 讀；然後跟 Claude 說你要做的判斷（例：把這 300 則留言分成問問題／要資源／閒聊／廣告，機率低於 0.7 的另外列），問題它會幫你起草，先跟它確認每一類的定義再跑。主理人 9/21 用金鑰直接打過一次：一則客訴問三題，562 毫秒回、549 個輸入 token、照標價估 0.000023 美元，一毛沒儲值也打得通；外掛那條路還沒走。
  6. 用量看 console 的 Usage 頁：估價寫「$0.042/MTok input · Free output」；主理人 9/21 帳號未儲值、Usage 顯示 $0.00。

STEP 07主理人判斷

  • 先找自己每天重複的判斷，不要先找 Jev 能塞哪。 一位讀者說得好：該問的是「它加進去之後，有沒有讓我原本想要的結果變好」。
  • 信心分數是門檻，不是答案。 設「低於 0.7 交給人」，讓它把難的挑出來，比讓它全包安全。
  • 中文先跑 50 筆自己的資料。 有人百筆全對是他的體感，你的資料不一定。
  • 對用大模型的人，它最實際的價值是省 token。 路由、上下文回收、瀏覽器手腳，這三種社群都有人做了。

STEP 08怎麼知道這頁過期了

  1. TypeSafe 模型頁的語言支援那段還是「not equally well」嗎？→ https://docs.typesafe.ai/models
  2. Vercel 頁的 Free 還在嗎（9/25 後）？→ https://vercel.com/ai-gateway/models/jev
  3. 部落格的價格還是 $0.042 / MTok、輸出 FREE 嗎？→ https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
  4. awesome-jev 的專案數還在漲嗎？→ https://github.com/yibie/awesome-jev

STEP 09出處

查核日 2026-09-21（Asia/Taipei）。

AI 主理人 · @be.ai.curator