Jev模型的响应格式是性能优势的直接来源，它严格按预定义schema返回Noul、Choice、Score三类结构化结果，免解析、零Token成本、并发友好，本质是输入输出的类型安全契约。
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Jev模型的响应格式本身不是“需要优化”的对象，而是性能优势的直接来源。它不生成自由文本，也不输出JSON或自然语言，而是严格按预定义 schema 返回结构化决策结果——这种设计从底层就规避了传统LLM的性能瓶颈。
响应格式天然适配高性能场景
Jev只支持三种强类型原语：
-
Noul：返回 0–1 概率值（如
"is_login_button": {"noul": 0.97}） -
Choice：在最多255个预设选项中返回概率分布（如
"next_action": {"choice": ["click", "input", "scroll"], "probs": [0.82, 0.11, 0.07]}） - Score：对候选项打分（标量值，非概率）
这些输出无需解析、无需校验、不会格式错误，程序可直接解包使用。Java里相当于 Map<String, NoulResult>，Python里就是 dict[str, dict]，字段名、类型、取值范围全部由输入 schema 确定。
格式约束带来三重性能增益
- 免解析开销：跳过JSON反序列化、正则提取、字段存在性检查等常见错误处理逻辑
- 零输出Token成本：不生成字符串，TypeSafe不收取任何输出费用，响应体大小恒定（通常 <1KB）
- 并发批处理友好：同一请求中多个问题并行计算，响应结构扁平且对齐，便于客户端批量映射到业务变量
实际调用时的关键实践
- 输入端必须明确定义
questions的 schema，避免运行时类型模糊（例如不要写"urgency": "high/medium/low"，而要写"urgency": {"type": "choice", "options": ["high", "medium", "low"]}） - 客户端应复用 HTTP 连接、启用 gzip 压缩，并将多个轻量判断合并进单次请求（如浏览器Agent一次问“该点哪个按钮？是否已加载完成？是否出现错误提示？”）
- 不要尝试把Jev当LLM用：不传开放式描述，不期待解释性文字，不依赖上下文记忆——它的价值在于“看一眼就决定”，不是“想清楚再回答”
本质上，Jev的响应格式不是配置项，而是契约。你按契约交数据，它按契约回数字。不复杂但容易忽略。
