Codex接入Jev后token额度消耗实测降了90%

Codex接入Jev之后，token额度消耗直接降了90%。这个数据不是吹的，是我实测出来的。 具体怎么省的？Jev负责快速判断，Codex负责复杂推理。比如我输入一句游戏机我要买吗？，Jev很快判断为购买咨询，概率97%，置信度0.96，然后直接进入后续处理。这种分类、筛选、路由的任务，Jev干得又快又准。 接入过程很简单。先去 typesafe.ai 申请Waitlist，审核通过后在控制台创建API Key，然后让Codex执行： npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai 安装完成后，Prompt里直接加：使用typesafe skill。复杂推理交给Codex，分类、筛选、路由和简单判断优先交给Jev，并说明哪些步骤使用了Jev。 实际体验就四个字：很快、贼省！Codex负责思考，Jev负责高速判断，代码负责控制流程。 我有个做AI应用开发的朋友，他之前Codex的token消耗一直很高，每个月要花不少钱。用了这个方案之后，同样的任务token消耗直接降了90%。他说现在终于可以放心用Codex了，不用担心token额度不够用。 这个方案的核心思路是分层处理：简单任务用轻量级模型，复杂任务用大模型。这种分层架构在很多AI应用里都能用到，不只是Codex。 不过要注意的是，Jev目前还在Waitlist阶段，需要申请才能用。另外，这个方案主要针对Codex，其他AI模型可能需要不同的接入方式。