· Puntuación"]},"showcase":{"tablist_label":"Casos de uso de ejemplo","caption":"Jev 1.13 · salida real · {latency}","percent_yes":"{percent} sí","percent_sure":"{percent} de certeza","type_labels":{"choice":"Opción","noul":"Sí / No","score":"Puntuación"},"cases":{"ticket":{"label":"Ticket de soporte","input_label":"Ticket entrante"},"moderation":{"label":"Moderación","input_label":"Publicación de usuario"},"review":{"label":"Reseña de producto","input_label":"Reseña de cliente"}}},"build_with":{"title":"Lo que construyen los equipos con la API de Jev AI","description":"Cada guía explica el problema, qué preguntarle a Jev AI, una solicitud lista para ejecutar y cuánto cuesta cada corrida.","open_guide":"Abrir la herramienta y la guía","cards":{"llm_as_a_judge":{"eyebrow":"Evaluación","title":"LLM como juez","body":"Califica respuestas generadas con tu propia rúbrica y recibe un número que puedes ordenar.","capabilities":["Escalas de puntuación a tu medida","Probabilidad en cada nivel","Nada que parsear"]},"llm_router":{"eyebrow":"Enrutamiento","title":"Router de LLM","body":"Elige el modelo, la herramienta o la cola de una solicitud antes de que la lea un modelo frontier.","capabilities":["Una etiqueta, todas con su score","Mediana de 0.22 s en upstream","Hasta 20 preguntas por llamada"]},"rag_evaluation":{"eyebrow":"Recuperación","title":"Evaluación de RAG","body":"Comprueba si cada respuesta se sustenta en lo que recuperaste, tan barato que puedes correrlo en cada consulta.","capabilities":["Sustentada / contradicha / sin relación","Probabilidad por nivel","Contexto de 32K"]}}},"question_types":{"title":"Tres tipos de respuesta en el modelo Jev AI","description":"Tú defines la forma en la solicitud y el modelo Jev no puede responder fuera de ella.","types":{"noul":{"name":"Sí / No","summary":"Una probabilidad entre 0 y 1, no un simple booleano. Tu código fija el umbral, así que \"probablemente\" se vuelve un número que puedes ajustar.","example_label":"¿Este ticket es urgente?"},"choice":{"name":"Opción","summary":"Una de las etiquetas que declaras, con la probabilidad de cada una de las demás y la confianza de la elegida. Nunca regresa nada fuera de la lista.","example_label":"¿Qué equipo se encarga de esto?"},"score":{"name":"Puntuación","summary":"Una posición en una escala ordenada que tú defines. Las respuestas pueden caer entre niveles, así que los casos dudosos quedan a la vista.","example_label":"¿Qué tan enojado está quien escribe? (0–3)"}},"footnote":"Un detalle que a muchos les cuesta una tarde: choice recibe sus criterios como un objeto de etiqueta a descripción, mientras que score recibe un arreglo de niveles en orden. Ambos vienen detallados en la documentación de la API."},"how_it_works":{"title":"Cómo usar Jev AI en cuatro pasos","description":"Sin lista de espera y sin SDK que instalar: el playground y la API de Jev AI comparten el mismo endpoint y el mismo cuerpo de solicitud.","steps":{"choose":{"title":"Elige un caso de uso","body":"Abre el playground y parte de un escenario parecido a tu problema. El texto y las preguntas de ejemplo ya vienen cargados."},"edit":{"title":"Edita las preguntas","body":"Pega tu propio texto y luego agrega, borra o reescribe preguntas. Veinte preguntas sobre un mismo texto siguen costando una sola llamada."},"run":{"title":"Ejecuta el modelo Jev AI","body":"Solo inicias sesión cuando quieres ejecutar. Las respuestas llegan en cerca de un segundo, cada corrida cuesta un crédito y una solicitud fallida no cuesta nada."},"ship":{"title":"Llévalo a producción con la API","body":"Copia la solicitud equivalente desde el playground, crea una key y envíala a nuestro endpoint, sin reescribir nada. Configura la API de Jev AI."}}},"checkin":{"error_failed":"No se pudo registrar tu check-in. Inténtalo de nuevo.","info_paused":"El check-in diario está en pausa por ahora.","play_motion":"Reproducir animación","pause_motion":"Pausar animación","eyebrow":"Tu

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