[AIask]新增支持 Jev 模型，另有赛博鸡蛋自动发放。请先注册： /ai-market-guide/ 使用方法： AIask.me 网站后台 -> API 密钥 -> 创建密钥 -> 名称自定义，类型选：OpenAi ，分组选：JEV 模型 费用（目前）：$0.063 / 1M 输入 token ，输出免费 一、curl 示例 curl /ai-market-guide/ \ -H "Authorization: Bearer sk-你的 key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "state": {"message": "导出按钮在 Safari 上会让设置页崩溃，Chrome 正常。
, "source": "support_ticket"}, "model": "jev-latest", "questions": { "is_bug": { "type": "noul", "instructions": "这是不是一个软件缺陷报告？ }, "team": { "type": "choice", "instructions": "该分给哪个团队？
, "criteria": {"frontend": "UI 、浏览器兼容性", "backend": "API 、数据库", "infra": "部署、可用性"} }, "severity": { "type": "score", "instructions": "严重程度？ , "criteria": ["仅外观问题", "功能受损但有变通办法", "阻塞且无变通办法"] } } }' 二、JEV 是什么 TypeSafe System One 不是聊天模型，是 结构化判断模型 。
你给它一段素材（ state ）和若干道题（ questions ），它一次性返回每道题的 概率化答案 ，没有自由文本、没有流式输出、没有 tool call 。典型用途：工单分类、内容审核、RAG 段落筛选、LLM 输出兜底校验、意图路由、置信度分流。
与 OpenAI 协议的区别一览： OpenAI Chat/Responses TypeSafe System One 端点 /v1/chat/completions 、 /v1/responses /v1/systemone 输入 messages state + questions 输出 文本 / tool call 每题一个概率化答案 流式 支持 不支持 计费 输入 + 输出 只算输入 token ，输出免费 三、端点与鉴权 POST /ai-market-guide/ Authorization: Bearer sk-你的-aiask-key Content-Type: application/json 四、请求结构 { "state": "客户说运动鞋尺码发错了，想换成 10 码。 , "model": "jev-latest", "questions": { "自定义题目 key": { "type": "noul|choice|score", "instructions": "...", "criteria": ... } } } 三个字段都必填。
questions 的 key 由你自己定义，响应会用同样的 key 返回答案 —— 这就是"结构化"的来源，不需要解析自由文本。 state 接受三种形态 **[官方文档]**： "state": "我的卡被扣了两次款。
// 字符串：单段文本 "state": {"message": "我的卡被扣了两次款。 , "order_id": "A-104"} // 对象：带字段名的记录（推荐） "state": ["你好", "我的客户号是 TS1337 。
, "卡被扣了两次款。 ] // 数组：消息序列 只接受文本，不支持图片 / 音频 / 视频。
英文准确率最高，中文等其它语言支持但准确率会下降 [官方文档] —— 中文业务场景建议先小批量实测再上量。原则 ：state 放事实和素材，questions 放要做的判断。
两者不要混着写。五、三种题型 1. noul —— 是非题，返回"是"的概率 { "type": "noul", "instructions": "客户是不是在要求转人工？
, "criteria": { "true": "提到了之前的工单、尝试过联系、或说'我问过了'", "false": "没有任何过往联系的迹象" } } criteria 可选，只有 true / false 两个描述字段。返回： { "type": "noul", "noul": 0.93 } noul 是 0~1 的概率值，表示"是"的可能性。
注意 0.5 表示两种可能性各半，不是"中等程度" 。 noul 答案 不带 confidence 字段 。
- choice —— 单选题，返回选项 + 完整概率分布 { "type": "choice", "instructions": "这条工单应该归哪个部门？ , "criteria": { "returns": "换货、退款、错发或破损", "shipping": "物流状态、延迟、丢件", "billing": "扣费、发票、支付问题" } } criteria 是 对象/映射 （不是数组）：key 是选项名，value 是选项描述。
描述可以写 null （选项名本身够清楚时）。最多 255 个选项 **[官方文档]**。
返回： { "type": "choice", "choice": "returns", "confidence": 0.88, "probabilities": { "returns": 0.88, "shipping": 0.09, "billing": 0.03 } } choice 是概率最高的那个， probabilities 全部选项加起来等于 1.0 。 3. score —— 打分题，返回有序量表上的位置 { "type": "score", "instructions": "这个 bug 有多严重？
, "criteria": [ "仅影响外观，功能正常", "功能受损或降级，但有变通办法", "阻塞性问题，无变通办法" ] } criteria 是 数组 （注意和 choice 不同），2~10 个等级， 从低到高排列 **[官方文档]**。返回： { "type": "score", "score": 1.3, "confidence": 0.54, "legend": { "0": "仅影响外观，功能正常", "1": "功能受损或降级，但有变通办法", "2": "阻塞性问题，无变通办法" }, "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.7, "2": 0.3 } } score 不是整数，是 各等级编号的概率加权平均 （上例 1×0.7 + 2×0.3 = 1.3 ）。
legend 是等级编号到描述的映射。写 criteria 的要点 **[官方文档]**：等级描述要写得可对照素材（"功能受损但有变通办法"），不要写抽象词（"中等严重"）。
一道题只评一个维度，多维度拆成多道题然后在自己代码里加权。选型速查 答案形态 用哪个 关键返回字段 是 / 否 noul noul （ 0~1 概率） 一组固定选项里挑一个（无序） choice choice + probabilities + confidence 有序量表上的位置（严重度、满意度、成熟度） score score + legend + probabilities + confidence 六、完整响应 { "model": "jev-1.13.0", "answers": { "题目 key1": { ... }, "题目 key2": { ... } }, "usage": { "input_tokens": 360, "output_tokens": 39 } } 一次请求可以问多道题 ，共用同一份 state 。
这是省钱的关键：state 只计费一次，加题几乎不增加输入 token 。能合并就别拆成多次请求。
七、confidence 怎么用 confidence （ 0~1 ）由 probabilities 的集中程度算出来，只有 choice 和 score 有 **[官方文档]**。分布越集中越高，1.0 表示概率全压在一个结果上。
官方建议的三档分流 **[官方文档]**： 区间 处理方式 高 直接自动执行 中 谨慎处理 —— 让用户确认、标记待审、或补充数据再判 低 不要执行 —— 转人工、要求澄清、或走其它系统 具体阈值要按业务定：官方示例用 0.5 作为兜底底线 （低于此一律转人工），**破坏性操作要求 0.9+**，只读操作可以放宽。阈值要拿自己的数据实测后再调，别直接抄。
八、官方 SDK 接入 官方 SDK 可以直接用， 只需把 base URL 指到 aiask.me 、key 换成本站 key ，其余代码不用动。 Python from typesafe_sdk import TypeSafeClient, Noul, Choice, Score client = TypeSafeClient( api_key="sk-你的 aiask-key", base_url="/ai-market-guide/ # 默认是 /ai-market-guide/ model="jev-latest", ) with client: resp = client.system_one( state="导出按钮在 Safari 上会让设置页崩溃。
, questions={ "team": Choice( instructions="该分给哪个团队？ , criteria={"frontend": "UI 、浏览器兼容性", "backend": "API 、数据库"}, ), "severity": Score( instructions="严重程度？
, criteria=["仅外观问题", "功能受损但有变通办法", "阻塞且无变通办法"], ), }, ) print(resp.answers["team"].choice, resp.answers["team"].confidence) 环境变量走 TYPESAFE_API_KEY 和 TYPESAFE_BASE_URL （把后者设成 /ai-market-guide/ 即可，代码零改动） 异步用 AsyncTypeSafeClient + async with ， await client.system_one(...) 重试超时： RetryPolicy(max_retries=3, backoff_max=0.2, timeout=1.0) ，可挂在 client 上也可以单次调用传 不想用 Noul() / Choice() 这些辅助类，也可以直接传原始字典： {"billing": {"type": "noul", "instructions": "关于账单吗？
}} JavaScript / TypeScript npm install @typesafe-ai/sdk # 需要 Node.js 20+ import { TypeSafeClient, choice } from "@typesafe-ai/sdk"; const client = new TypeSafeClient({ apiKey: "sk-你的 aiask-key", baseURL: "/ai-market-guide/ // 默认 /ai-market-guide/ defaultModel: "jev-latest", timeout: 10000, // 单次尝试超时，毫秒 }); const resp = await client.systemOne({ state: { document: "我被重复扣款了，请尽快处理。 }, questions: { category: choice("这条工单是关于什么的？
, { billing: null, technical: null, other: null }), }, }); console.log(resp.answers.category.choice); TypeSafeClientConfig 全部可选项 [官方文档] ： apiKey 、 baseURL 、 defaultModel （默认 jev-latest ）、 timeout （默认 10000ms ）、 retry 、 defaultHeaders 、 fetch 、 logger 、 logLevel （默认 warn ）、 dangerouslyAllowBrowser （默认 false ， 别开 ，会把 key 暴露给页面用户）。注意： base_url / baseURL 填站点根地址 /ai-market-guide/ 就行，SDK 自己会拼 /v1/systemone 。
别填成 /ai-market-guide/ 。九、限制 项目 限制 来源 单请求总上下文 64k token （ state + 所有题目合计） [官方文档] state + 最长的那道题 32k token [官方文档] choice 选项数 最多 255 [官方文档] score 等级数 2 ~ 10 [官方文档] 上游吞吐 250,000 token/秒； 1,200 请求/分钟 [官方文档] 流式 不支持 [已实测] 输入模态 纯文本 [官方文档] 官方说明速率限制会因需求波动动态调整，可能不另行通知。
本站还叠加自己的分组并发、RPM 、配额限制。十、错误码与排错 状态码 含义 怎么办 401 key 无效 / 缺失 [已实测] 检查 Authorization: Bearer sk-... 403 权限不足 key 状态、IP 白名单 404 key 的分组不是 OpenAI 平台 [已实测] 后台把 key 换到 OpenAI 平台分组 422 请求校验失败 [已实测] 见下方三种常见情况 429 限流 指数退避重试 [官方文档] 5xx / 529 上游过载 [官方文档] 指数退避重试；本站会先尝试切换账号 422 的三种常见原因 **[已实测]**： body 不是合法 JSON ，或为空 model 不是 jev-* （比如误传 gpt-5.4 ）—— 报 model must be a jev model (e.g. jev-latest) 缺 questions ，或 questions 不是对象 —— 报 questions is required 排错顺序建议 ： 先 GET /v1/models 确认 key 能看到 jev 模型 —— 看不到说明分组白名单或平台不对 后台 → 账号管理 → 对应账号点"测试连接"，模型选 jev-latest ，会直接打上游 /v1/systemone 并回显 model / noul / usage [已实测] 后台 → 使用记录，确认 inbound_endpoint 和 upstream_endpoint 都是 /v1/systemone