---
name: jevhub-jev
description: >
  Call the Jev (TypeSafe System One) model through JevHub at https://api.jevgo.cn.
  Use when code needs a fast, typed judgment over text or JSON: yes/no (noul),
  pick one option (choice), or rate on ordered levels (score) — for routing,
  classification, extraction checks, moderation, ranking and similar decisions.
---

# 通过 JevHub 调用 Jev

Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型：输入 `state`（文本或 JSON）和若干问题，直接返回类型化答案与概率，
不生成长文本。JevHub 与官方接口同路径、同格式，只是地址和 Key 不同。

## 连接信息

| 项 | 值 |
| --- | --- |
| Base URL | `https://api.jevgo.cn` |
| 接口 | `POST https://api.jevgo.cn/v1/systemone` |
| 鉴权 | `Authorization: Bearer $JEVHUB_API_KEY`（`sk-jh-` 开头） |
| 模型 | `jev-latest` |

**Key 只从环境变量 `JEVHUB_API_KEY` 读取，不要写进代码、日志或提交记录。**
请直接用 HTTP（requests / httpx / fetch）调用。本站响应不含 `usage` 字段，官方 SDK 会因校验该字段而报错，不要用官方 SDK。

## 请求格式

```json
{
  "model": "jev-latest",
  "state": "要判断的内容，字符串或 JSON 对象",
  "questions": {
    "<问题名>": { "type": "noul", "instructions": "这条消息和账单有关吗？" },
    "<问题名>": { "type": "choice", "instructions": "语气是？", "criteria": {"angry": "生气", "calm": "平静", "none": "都不是"} },
    "<问题名>": { "type": "score", "instructions": "紧急程度？", "criteria": ["可以等", "本周处理", "今天处理"] }
  }
}
```

响应：`{"model": ..., "answers": {"<问题名>": {...}}}`（本站不返回 `usage` 字段；本次额度消耗见响应头 `X-JevHub-Charge-USD`，单位美元）

- noul → `{"noul": 0.0–1.0}`（为“是”的概率，没有 confidence）
- choice → `{"choice", "probabilities", "confidence"}`，选项 ≤ 255 个
- score → `{"score", "probabilities", "confidence", "legend"}`，等级 2–10 个

## 设计要点

1. 一个问题只做一个窄而明确的判断；多个独立问题放进同一次请求（并行、更省）。
2. 给足 `state` 上下文；多部分内容用具名 JSON 字段，问题里用反引号引用路径，如 `ticket.subject`。
3. choice 一定加一个“都不是 / 无法判断”的兜底选项。
4. 用概率 / confidence 决定代码行为（阈值要在真实数据上调），低置信度交给人工或更强的模型。
5. 已知规则、计算、精确查找留在代码里，Jev 只负责需要语义理解的那一步。

## 错误处理

| 状态码 | 含义 | 处理 |
| --- | --- | --- |
| 401 | Key 无效 | 检查环境变量 |
| 402 | 额度用完 / 套餐到期 | 提示用户在 https://api.jevgo.cn/redeem 兑换 |
| 422 | 请求字段不合法 | 按 `detail` 修正，不要重试 |
| 429 / 529 | 限流 / 上游繁忙 | 指数退避重试（1s、2s、4s…，最多 5 次） |

计费：按本站计费标准从额度扣减，失败请求不扣费。

参考：官方文档 https://docs.typesafe.ai/llms.txt（页面路径加 `.md` 读 Markdown）。