Jev模型响应格式严格固定,仅由questions中指定的type(noul/choice/score)决定,外层统一包裹在answers对象中并含model和usage字段,不支持任何自定义格式或提示词干预。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

Jev模型的响应格式不由用户设置参数控制,而是由模型本身严格定义、不可更改。它只输出固定结构的JSON,内容取决于你定义的 questions 类型(Noul / Choice / Score),不支持自定义字段名、嵌套层级或返回文本描述。
响应格式完全由问题类型决定
-
Noul 类型
只返回一个noul字段,值为 0~1 的浮点数:{"noul": 0.87} -
Choice 类型
返回choice(选中的标签)、probabilities(各选项概率字典)、confidence(最高概率值):{ "choice": "退换货", "probabilities": {"账单": 0.02, "退换货": 0.95, "物流": 0.03}, "confidence": 0.95 } -
Score 类型
返回score(加权得分,如 2.3)、levels(等级列表)、probabilities(各等级概率):{ "score": 2.3, "levels": ["平静", "沮丧", "非常生气"], "probabilities": [0.1, 0.6, 0.3] }
所有响应外层统一包裹在 "answers" 对象中,并附带 "model" 和 "usage" 字段,例如:
{
"model": "jev-1.13.0",
"answers": {
"is_refund_request": {"type": "noul", "noul": 0.91},
"assigned_team": {
"type": "choice",
"choice": "退换货",
"probabilities": {"退换货": 0.98, "账单": 0.02},
"confidence": 0.98
}
},
"usage": {"input_tokens": 382, "output_tokens": 46}
}你真正能“设置”的,只有提问方式
- 在
questions中明确指定type(必须是"noul"/"choice"/"score") - 为
choice提供完整、互斥、覆盖全场景的criteria键值对 - 为
score提供有序的levels数组 - 不要试图添加
format、response_style或include_reason等字段——Jev会忽略它们,甚至导致请求失败
注意两个常见误区
- ❌ 不能通过 API Header 或 query 参数改变响应结构
- ❌ 不能在
state里塞提示词要求“用中文回答”或“加说明文字”——Jev不解析提示词,只做结构化映射
响应格式是 Jev 的核心契约:稳定、可预测、程序直取。你要做的不是“设置格式”,而是精确定义问题,让答案天然适配你的代码分支逻辑。

















