Система Jev предназначена для обработки неструктурированных данных и принятия типизированных решений с калиброванными вероятностями. Инструмент не занимается написанием кода или суммаризацией, а фокусируется на выполнении мелких задач внутри агентских циклов, включая выбор модели или проверку безопасности команд.
Разработчики используют метод обучения с подкреплением для калиброванных решений, что позволяет параллельно обрабатывать несколько вопросов в рамках одного запроса. Согласно внутренним тестам с использованием GPT-6 Astra и Fable 5.1, Jev демонстрирует ускорение в 193,6 раза и снижение затрат в 444,6 раза.
В сравнительном тестировании Banking77 система Jev оказалась на 3,3 пункта менее точной, чем Claude Opus 5, однако показала медианную скорость в 13 раз выше при стоимости, составляющей примерно 1/22 от расходов на Claude Opus 5. Платформа поддерживает до 255 вариантов выбора.
Пользователям доступны инструменты для сравнения Jev с традиционными LLM, настройки порогов уверенности и оценки ежемесячных затрат. На данный момент компания представила 20 сценариев использования технологии в агентских рабочих процессах.
