比較
Jev と ChatGPT
Jev は固定された判断を、生成型 LLM は文章やコードを扱います。
| 項目 | Jev | ChatGPT 型 LLM |
|---|---|---|
| 主な出力 | Choice / Score / Noul の固定形式 | 文章、コード、構造化出力、tool calls |
| 自由な文章 | 得意ではない | 主な強み |
| ルーティング | 候補が事前定義されている場合に適する | prompt や schema の制約が必要なことが多い |
| 説明 | 自由な説明文は返さない | 説明、要約、文章を生成できる |
| プログラム処理 | if / switch に直接つなげやすい | 生成内容そのものが目的のときに使う |
重要なのはどちらが強いかではありません
ワークフローのどの段階で答えを定義でき、どの段階で文章生成が必要かを分けて考えます。
実用的な組み合わせ
入力 → Jev でフィルター / ルーティング / スコアリング → 必要なときだけ生成型 LLM
速度と料金について
ベンチマークはタスク、モデル、State、ネットワーク条件で変わります。単一の数字をすべての用途に外挿しないでください。