Jev 无用户级请求上限，实际限制来自 Token 消耗、服务端资源策略及网关（如 TaoToken）配置；单次请求最多约 100 个问题，Choice 选项建议≤32，Score 档位建议≤10，输入受限于 32k token 上下文窗口。
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Kim 使用 Jev 没有独立的“用户级”请求上限或配额限制——Jev 本身不按用户设硬性调用次数封顶，它的使用边界由三方面共同决定：Token 消耗、服务端资源策略、以及你所接入的网关（如 TaoToken）配置。
✅ 请求频率与并发能力
Jev 的设计目标是低延迟、高吞吐的程序化决策。一次请求可并行处理多个问题（Noul/Choice/Score），且加问题几乎不增加响应时间，只略增输入 token。
这意味着：
- 单次请求支持几十个问题（实测常见上限约 100 个问题/请求，取决于总输入长度）
- 并发请求数量不限于 Jev 模型层，而是受下游网关（如 TaoToken）或 API 网关限流规则约束
- 若走 TaoToken 接入，需关注其控制台中设置的 RPS（每秒请求数）和 Burst 容量，默认可能为 10 RPS / 50 burst，可手动上调
示例：你用 Python SDK 发起 20 个并发请求，每个含 5 个 Choice 问题，只要 TaoToken 配置允许，Jev 后端能稳定承接。
✅ 选项数量约束（仅针对 Choice 和 Score）
Jev 对选项数量有明确软性限制，目的是保障输出稳定性与类型安全：
- Choice 类型：建议选项数 ≤ 32 个。超过时，概率分布易趋平（各选项接近 1/32），置信度下降；若强制填 100 个选项，模型仍会返回合法结果，但实际区分力弱，不推荐
-
Score 类型：档位（legend）建议 ≤ 10 档。例如
{"1": "低风险", "2": "中低风险", ..., "10": "极高风险"}是合理范围；档位过多会导致 score 值语义模糊（如返回 5.73 就难解释） - Noul 类型 无选项数概念，只有 0–1 概率，不受此限
注意：所有选项必须在 questions 中显式声明字符串值，Jev 不接受正则、通配符或动态生成的选项名。
✅ 输入长度与 Token 实际约束
Jev 不限制原始 state 字符数，但受制于：
- 最大上下文窗口（jev-latest 当前为 32k token）
- 输入过长会推高 token 消耗，尤其影响 TaoToken 账户的用量统计与成本
- 实践建议：state 超过 8k token 时，先做关键信息摘要（如用 LLM 提取工单核心事实），再喂给 Jev
举个典型场景：一封 5000 字客服邮件 + 3 个 Choice 问题 ≈ 1800 input tokens，响应约 200 output tokens，完全在高效区间。
✅ 总结：真正卡你的不是 Jev，而是链路中的“守门人”
- Jev 模型层：无用户级 QPS 限制，支持多问题并行，选项数有实用上限（32/10）
- TaoToken 层：控制 RPS、burst、日限额、Token 用量告警阈值（可自定义）
- 你自己的客户端：Python SDK 默认无重试熔断，需自行加 timeout 和 retry 逻辑（建议 max_retries=2, backoff_factor=1）
只要 token 买得够、TaoToken 配置得当、选项设计合理，Kim 调用 Jev 就是稳定、可预期、可扩展的。
