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Jev y ChatGPT no compiten. Hacen cosas distintas. ChatGPT escribe, Jev decide. La confusión viene de que ambos se llaman "modelos de IA" y ambos reciben un prompt. Pero por dentro son arquitecturas opuestas.
ChatGPT predice el próximo token, uno por uno. Por eso escribe, razona y da vueltas. Jev hace una sola pasada y devuelve valores tipados con probabilidades. Por eso es rápido y barato, y por eso no puede escribir un párrafo aunque se lo pidas.
Un LLM genera una secuencia. Token tras token, en orden. Ese es su superpoder (escribe bien) y su costo (tarda, cuesta, y a veces se desvía).
Jev toma un estado, un JSON o un texto, y devuelve una decisión tipada. Todo de una pasada, en paralelo. Respuesta entre 70 y 500 milisegundos, de 40 a 200 veces más rápido que un LLM. El costo es de 0,042 dólares por millón de tokens de entrada, con la salida gratis.
No es que Jev sea "mejor". Es que resuelve un problema distinto.
El nombre viene de la idea de dos sistemas. El System One es el reflejo: rápido, automático, decide sin deliberar. El System Two es el razonamiento: lento, deliberado, escribe y argumenta.
ChatGPT es System Two. Jev es System One. Cuando necesitás un juicio rápido y repetible sobre miles de casos, System One gana. Cuando necesitás un ensayo, System Two.
La regla que uso para no equivocarme:
Decisión pura (clasificar un ticket, puntuar una review, rutear un email, verificar si algo cumple una regla) va a Jev.
Híbrido (decisión más texto) se parte en dos. Jev decide, un LLM escribe la respuesta al cliente.
Generación (un hook, un título, un artículo, un resumen) va a un LLM. Jev no sirve acá, no genera prosa.
El caso híbrido es donde más plata se pierde si elegís mal. Un ejemplo concreto: un sistema de soporte que lee un reclamo, decide el departamento y responde.
La forma correcta: Jev decide {facturación: 0.08, técnico: 0.85, ventas: 0.07}. Con eso, un LLM escribe la respuesta sabiendo el departamento. La forma incorrecta: pedirle a un LLM que decida y escriba a la vez, y después parsear el resultado.
Dividir la decisión de la prosa te da dos cosas: la decisión es tipada y auditable, y el texto se escribe sobre una decisión firme, no sobre una ambigüedad.
El error más caro no es usar Jev donde va un LLM, es al revés: usar un LLM para decidir a escala.
Hagamos números. Evaluar 10.000 tickets con un LLM razonando te lleva horas y te cuesta en tokens de salida. La misma tarea con Jev: segundos, y la salida es gratis, pagás solo la entrada. La diferencia no es de 2x, es de dos órdenes de magnitud.
Y no es solo costo. Es consistencia. Un LLM te da respuestas distintas para la misma entrada en llamadas distintas. Jev te da la misma decisión con la misma probabilidad. Para auditar, para explicarle al cliente por qué su ticket fue a facturación, la consistencia vale más que la elocuencia.
Acá hay que ser honesto. "No alucina" no significa que acierta siempre. Significa que no produce errores de tipo. Un LLM puede devolverte un JSON mal formado o un campo con el tipo equivocado. Jev, por diseño, no: devuelve tipos fijos.
Puede equivocarse en el contenido de la decisión (clasificar mal un ticket), pero no en la forma. Por eso la precisión se valida en el dominio antes de confiar, igual que con cualquier modelo.
Preguntas Frecuentes
No. Van a convivir. ChatGPT para generar, Jev para decidir. La mayoría de los flujos reales usa los dos.
Entre 40 y 200 veces, según TypeSafe. La latencia va de 70 a 500 milisegundos, contra segundos de un LLM razonando.
Para texto libre. Hooks, títulos, ángulos, resúmenes, artículos. Ahí la prosa manda y Jev no genera.
Si la respuesta que esperás es un valor o una etiqueta, es puro. Si esperás valor más texto, híbrido. Si esperás texto libre, generación.