如何用 JevModel API 分类文本

文本分类 API 把输入归入预先定义的类别。JevModel 使用 Choice 问题，由 criteria 描述你的标签，无需在本站训练模型。客服分流可区分 billing、technical 与 review，避免强迫每条消息进入专门队列。选中的标签只是模型判断，不构成退款授权。先使用实际工作流中已匿名化的样本。

登录并验证邮箱后，在 Console → API keys 创建密钥，并在服务端通过 JEVMODEL_API_KEY 保存。下方 Bash 示例会发送一次真实请求，可能消耗额度或 Token。序列化后的完整校验请求（包括标签描述）须在 8,000 字符以内。接口接受二到十二个 Choice 标签和一到八个问题；本例只提一个问题。

curl --fail-with-body https://jevmodel.app/api/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $JEVMODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"state":"I was charged twice. Please correct my invoice.","questions":{"queue":{"type":"choice","instructions":"Choose the support queue that should review this message.","criteria":{"billing":"Charges, refunds and invoice corrections.","technical":"Application errors and service outages.","review":"Mixed, unclear or unsupported requests."}}}}'

下方答案为示意数据，不是真实 API 记录。成功响应中检查 data.answers.queue.choice 及其 probabilities。confidence 是对分布的另一个汇总指标：本例三个选项中最高概率为 0.90，按上游 Choice 公式得到置信度 0.85。两个数值都不能证明未来工单的正确率。本答案片段省略了 usage、quota 与 request_id，完整包装见 API 指南。

{
  "code": 0,
  "message": "ok",
  "data": {
    "answers": {
      "queue": {
        "type": "choice",
        "choice": "billing",
        "probabilities": {
          "billing": 0.9,
          "technical": 0.06,
          "review": 0.04
        },
        "confidence": 0.85
      }
    }
  }
}

先检查 HTTP 状态，再检查 code === 0，最后验证答案类型、选中标签和数值字段。缺少字段、概率接近、未知标签或服务失败时应进入复核。HTTP 429 表示额度或余额限制，502 与 503 表示模型或连接失败。不要把失败当成安全分类。本站不支持幂等请求键：丢失响应前可能已经成功调用并计费，重试前应检查历史。

先离线运行已有 support-classification 示例，检查客户端设置；准备好真实请求后才添加 --live。多条输入可使用 Console → Batch 的浏览器处理与 CSV 导出，但这不是异步服务端任务。在站外将导出答案与人工标签对齐，衡量各类别错误和复核覆盖率，并在同一独立测试集上比较规则或 embeddings。

node quickstart/node.mjs support-classification
# Run from the cloned jevmodel-examples repository. Offline by default.