类型化输出
直接在分支、阈值和审核门控中使用 choice、score 或 noul 结果。
决策模型
把类型化决策放进工作流中间。
当应用已经拥有上下文，只需要一个清晰、机器可读的信号来完成路由、评估或动作判断时，使用这个模型。
调用时使用本页显示的准确模型 ID。积分规则与其他决策模型一样，按照 Jev 规则计费。
一个决策边界
inception/mercury-decide:free状态输入，结构化信号输出。
状态
工作流已经拥有足够上下文，可以选择一个安全的下一步。
选择
路由到获准路径
评分
置信度 0.84
Noul
证据不完整时升级处理
权限、副作用和最终动作继续由你的应用负责。
输入
状态 + 类型化问题
输出
Choice · Score · Noul
计费
与 Jev 相同
接口
POST /v1/systemone
为什么使用它
为生产工作流准备的小型决策面。
让模型专注于一个有边界的判断，判断之后发生什么则由你的应用负责。
可检查的状态
把状态、问题、答案和置信度一起记录，方便调试和评测。
受控的动作
把模型当作信号，工具、权限、写入和副作用继续留在代码中。
适用位置
放在上下文和动作之间。
从合法结果较少、并且有明确兜底路径的决策开始。
模式适合处理合适的边界
路由
选择团队、队列或下一步
返回获准的路径
评估
评估质量或就绪程度
控制下一步工作流
安全边界
发现不确定性或风险
在副作用之前升级处理
调用模型
使用统一的 Jev API 结构。
把本页显示的模型 ID 写入 model，其余 System One 请求保持不变。
- 将 model 设置为下方显示的准确模型 ID。
- 把当前状态作为紧凑字符串或可序列化的 JSON 值发送。
- 提出一个或多个类型化问题，并在业务代码中处理返回结果。
模型 ID 会显示在调用示例和 Playground 选择器中。
把业务上下文放到 state，把决策约定放到 questions。
执行不可逆动作前，检查置信度和兜底条件。
调用示例
curl -X POST https://thejevai.com/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "inception/mercury-decide:free",
"state": "A customer request needs a safe next step.",
"questions": {
"route": {
"type": "choice",
"instructions": "Choose the correct next step.",
"criteria": {
"continue": "Continue the approved workflow",
"review": "Send the case for human review"
}
}
}
}'API Key 应保存在服务端。Playground 会通过登录会话使用相同的请求结构。
如何构建
让下一步变得明确。
当负责人、合法结果和兜底路径已经清楚时，类型化信号最容易运行。
客服分流
完成案例路由，同时让面向客户的动作仍由应用控制。
Agent 守护
在应用执行权限和副作用之前检查请求的工具路径。
质量门控
把标准变成 score 或 noul 信号，用于审核和回归流程。
常见问题
让集成保持有边界。
如何选择这个模型？
在 POST /v1/systemone 请求中将 model 设置为本页显示的准确 ID，也可以在 Playground 中选择它。
它使用 Jev 的计费规则吗？
是。支持的决策模型共用 Jev 积分规则。请使用自己的案例验证质量、延迟和可用性。
它可以直接执行动作吗？
不可以。把结果作为类型化建议使用，工具、权限、写入和人工审核继续由你的应用负责。
参考资料
让每一层都清楚可见。
OpenRouter 模型页面
上线前查看当前可用性和供应商细节。
Jev API 文档
参考统一的请求、响应、认证和错误约定。
你的评测集
用代表性案例衡量路由准确率、置信度、延迟和审核比例。
从一个有边界的问题开始
为工作流划出决策边界。
先在 Playground 中试用，结果稳定后再把同一个请求迁移到服务端。