Modelos de decisión y respuestas estructuradas

Jev vs OpenAI Structured Outputs

Ambos devuelven datos que tu aplicación puede procesar. Jev se centra en decisiones concretas sobre un estado compartido; OpenAI Structured Outputs ajusta la respuesta del modelo a un esquema JSON. La elección depende de lo que necesite hacer tu código.

La comparación abarca la API de decisiones de Jev y la salida de texto estructurado de la API Responses, no todos los modelos o herramientas de OpenAI. No presupone ventajas de velocidad, precio o precisión.

De un vistazo

Contratos distintos para tareas distintas

Un esquema define la forma de la respuesta. Una API de decisiones también define los tipos de pregunta y las señales que devuelve cada una.

Tarea principal

Jev

Clasificar, puntuar o responder sí/no para que el código de la aplicación pueda actuar.

OpenAI Structured Outputs

Generar una respuesta conforme a un esquema JSON para extracción, generación, clasificación y otras tareas.

Formato de salida

Jev

Choice, Score y Noul tienen respuestas definidas según el tipo de pregunta.

OpenAI Structured Outputs

Defines un esquema JSON compatible en text.format con modo strict; la respuesta completada correctamente sigue ese esquema.

Una solicitud

Jev

Envías un estado y varias preguntas con nombre; cada respuesta usa el ID de su pregunta.

OpenAI Structured Outputs

Defines un esquema de respuesta que puede incluir varios campos u objetos anidados para resultados relacionados.

Incertidumbre

Jev

Choice y Score pueden devolver probabilidades por opción y confianza; Noul devuelve la probabilidad de sí.

OpenAI Structured Outputs

Cumplir el esquema no aporta por sí solo probabilidades calibradas ni demuestra que el juicio sea correcto. Hay que gestionar negativas y respuestas incompletas.

Más adecuado para

Jev

Decisiones repetidas y acotadas, como asignación, urgencia y revisión humana.

OpenAI Structured Outputs

Generación estructurada flexible para objetos propios, explicaciones, extracción o flujos de modelo más amplios.

El mismo caso, dos solicitudes

Qué se envía a cada API

Para un caso de facturación, Jev expresa las decisiones como preguntas tipadas. La solicitud de OpenAI expresa el objeto de respuesta deseado mediante un esquema estricto.

Jev: estado + preguntas tipadas

Choice elige un equipo; Noul pregunta si una persona debe revisar el caso.

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "I was charged twice and need a refund.",
  "questions": {
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this?",
      "criteria": {
        "billing": "Payments and refunds",
        "technical": "Product issues",
        "other": "None of the above"
      }
    },
    "needs_review": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does this need human review?"
    }
  }
}

OpenAI: entrada + esquema JSON

El esquema limita el equipo y la marca de revisión a campos y tipos conocidos.

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "input": [
    { "role": "developer", "content": "Classify this support request." },
    { "role": "user", "content": "I was charged twice and need a refund." }
  ],
  "text": {
    "format": {
      "type": "json_schema",
      "name": "ticket_triage",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "team": {
            "type": "string",
            "enum": ["billing", "technical", "other"]
          },
          "needs_review": { "type": "boolean" }
        },
        "required": ["team", "needs_review"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}

Estos son cuerpos JSON ilustrativos. Envíalos a sus respectivas API con credenciales del servidor, valida los resultados y aplica tus propias reglas de negocio.

¿Cuál conviene usar?

Jev para decisiones concretas

Cuando la aplicación ya conoce las opciones permitidas o la escala de puntuación y le sirven las señales por opción.

Structured Outputs para datos propios

Cuando necesitas un objeto JSON personalizado, campos extraídos o contenido estructurado dentro de un flujo de OpenAI.

Combínalos si aporta valor

Una aplicación puede preparar información mediante generación estructurada y luego plantear a Jev una pregunta concreta antes de actuar.

Para acciones importantes, evalúa ambos enfoques con tus propios casos y conserva comprobaciones deterministas de las políticas, umbrales adecuados y revisión humana cuando corresponda.

Fuentes

La información sobre producto y API se basa en el README de Jev AI en GitHub y en la documentación oficial de OpenAI sobre Structured Outputs en la API Responses.