上線準備

將判斷結果交由程式自動執行之前，需要設定置信度門檻、評估成本，並處理超長輸入。

設定置信度門檻

通常的做法是：置信度高於門檻時自動執行，低於門檻時轉人工處理或交由能力更強的模型複核。門檻可依以下步驟確定：

1. 準備 50–100 筆真實資料，並人工標註正確答案。
2. 將全部資料交由 Jev 判斷，記錄每筆資料的答案與置信度（predicate 記錄 probability）。
3. 依置信度由高到低排序，找出分界點，使高於該點的結果基本全部正確。該分界點即為門檻。
4. 上線後定期抽查低於門檻、轉人工處理的資料，必要時調整門檻或修改問題。

predicate 可設定上下兩個門檻，例如大於 0.9 判定為「是」、小於 0.1 判定為「否」，介於兩者之間的轉人工處理。

成本與耗時

• 僅依輸入 token 計費，輸出不計費，單價請見模型頁 。
• 對同一內容提出多個問題時，將其放在同一請求中，成本和耗時均明顯低於分次呼叫。
• 不支援串流輸出，單次請求同步返回全部答案，單一問題耗時約 0.6 秒。

輸入限制

• 僅支援文字和 JSON 輸入，不支援圖片；傳入圖片時返回 400。
• 上下文上限為 64K token，超出時返回 400 max_tokens_exceeded。長文件請先拆分，或僅傳入與問題相關的部分。
• 單次請求最大 32 MiB；choice 最多 255 個選項，score 支援 2–10 級。