JEV模型官方网页版入口为https://typesafe.ai/，支持HTTP POST调用，输入state与questions，返回结构化结果，具备输入适配、问题灵活定义及响应解析友好等特性。
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https://typesafe.ai/
模型调用方式
1、通过标准HTTP POST请求向该地址提交结构化数据，包含state字段与questions对象，无需额外配置中间代理或网关层。
2、请求体必须为合法JSON格式，支持嵌套文本、数组及键值对组合，兼容多语言字符集与常见编码类型。
3、接口返回结果为确定性结构，每个问题对应独立字段，含类型标识、数值结果、概率分布与置信度参数，可直接用于程序逻辑分支判断。
4、开发者可在本地环境或云服务中集成调用，无需部署专用推理服务器，也无需维护模型权重文件或依赖CUDA驱动环境。
输入状态适配能力
1、支持将用户消息、工单记录、网页DOM快照、订单日志等原始业务数据作为state输入，不强制要求清洗或标准化预处理。
2、允许state字段为纯文本、JSON对象或字符串数组，系统自动识别其语义结构并映射至内部决策图谱。
3、同一份state可同时承载多个维度信息，例如客服对话内容+历史交互次数+当前会话时长，供不同问题原语协同分析。
4、对输入长度无硬性截断限制，实际处理上限取决于网络传输稳定性与客户端构造能力，实测千字级文本响应稳定。
问题定义灵活性
1、可在一次请求中混合声明Noul、Choice、Score三类问题，各问题彼此独立运算，共享同一份state上下文。
2、Choice类型支持动态选项列表，命名标签可含中文、符号及业务术语，无需提前注册或备案选项名称。
3、Score类型接受任意有序等级描述，如“低效/一般/良好/优秀”或“0分/1分/2分/3分”，系统按插值算法生成连续分数。
4、Noul类型支持自然语言命题表达，例如“该操作存在安全风险”“此反馈需人工复核”，无需转换为布尔逻辑公式。
响应解析友好性
1、返回字段命名清晰统一，answers对象下每个子项均含type、value、probabilities、confidence等标准键名。
2、所有数值结果均为机器可读格式，无解释性文字、无Markdown标记、无额外说明段落，避免正则提取与文本清洗。
3、概率分布以浮点数组形式呈现，顺序严格对应问题中选项声明顺序，便于前端快速绑定UI状态或后端路由策略。
4、错误响应亦为结构化JSON，含code、message、suggestion三项，便于自动化重试机制或日志归因分析。
