Jev模型不支持手动调节置信度，其confidence是通过RLCD训练自动输出的校准概率值；它反映模型在相似输入下决策的长期准确率，例如0.92表示历史正确率约92%，0.51则接近随机猜测；用户需按业务风险设定阈值分层——高置信（≥0.85）自动执行、中置信（0.6–0.85）人工复核、低置信（＜0.6）转交大模型或规则兜底。
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Jev模型本身不提供“设置置信度”的手动调节功能——它的置信度（confidence）是模型在推理过程中自动计算并输出的校准值，不是可调参数。真正需要你做的，是理解它怎么算、什么时候可信、以及如何用好这个值来降低误判。
置信度从哪来？不是LLM那种“感觉”
Jev的置信度不是靠模型“猜”出来的概率，而是基于RLCD（Reinforcement Learning with Calibration and Decision）训练方法，在大量标注决策样本上完成概率校准的结果。它反映的是：在当前输入状态（state）下，模型对自身选择的确定性程度，经过温度缩放与分布尖锐度校验，已接近真实频率意义上的准确率。
例如，当Jev返回 confidence = 0.92，意味着在历史相似判断中，该类决策的正确率稳定在约92%；若返回 confidence = 0.51，说明模型几乎是在随机猜测边界徘徊。
怎么用置信度控制误判？关键在阈值分层
你不能改置信度，但可以定义业务规则来响应它。官方推荐按风险等级设置三档阈值：
- 高置信执行（如 confidence ≥ 0.85）：自动路由、直接打标、触发下游动作。适用于低风险、高确定性场景，比如“工单是否含‘退款’关键词”这类Noul判断。
- 中置信待审（0.6 ≤ confidence ：进入人工复核队列，或交由LLM做二次解释。适合需权衡上下文的Choice问题，比如“情绪等级为‘非常生气’的概率0.73”。
- 低置信拦截（confidence ：拒绝自动决策，记录为“不确定性事件”，可触发澄清提问、补充信息请求，或降级为默认策略。避免把模糊判断强行落地。
别只看一个confidence，要结合probabilities看分布
单一confidence数字容易误导。更稳妥的做法是同时检查probabilities数组：
- Choice类问题中，若最高概率项为0.65，其余两项各0.18、0.17，分布较分散 → 即使confidence=0.71，也建议走中置信流程；
- 若最高项0.91，其余均＜0.05，即使confidence=0.88，也比前者更可靠；
- Noul类问题没有单独confidence字段，但其返回值本身就是“为真概率”，应直接用该值设阈值（如p≥0.9才视为明确申请退款）。
让置信度真正有用：和业务代价挂钩
Jev的设计哲学是“把误报代价和漏报代价写进系统”。比如：
- 客服场景中，“漏判紧急工单”代价远高于“误判非紧急为紧急”，可将Noul阈值设得更低（p≥0.4即升级）；
- 风控场景中，“误拦正常交易”影响体验，而“漏过欺诈”损失巨大，则Choice类的confidence阈值应更高（≥0.9才放行）；
- 所有阈值都应在真实业务测试集上验证，而非凭经验拍定——TypeSafe强调：置信度是工具，不是免责证明。
