有个做SEO的朋友，之前用Claude Opus给网站做内链审计，586个页面跑…

有个做SEO的朋友，之前用Claude Opus给网站做内链审计，586个页面跑了好几个小时，最后账单43美元。最近他试了Jev，同样的586页，45秒搞定，账单0.21美元。 这个效率差距不是一点半点。Jev平均每页成本约0.00036美元，Opus每页约0.073美元，差了190倍。更关键的是，Jev不是简单扫一遍就完事，它真的在做判断：每个页面有没有真实理由链接到另一个页面，锚文本是否已经存在于内容中。 Jev的原理其实不复杂。它不是在写内容，而是在做8790次分类判断：是或否。这种分类问题，用Opus来做等于杀鸡用牛刀。Jev把这类任务从"写答案"变成了"做选择"，速度和成本都降下来了。 有个做电商站的朋友，之前用传统工具做内链审计，每次都要手动检查几百个页面，现在用Jev，直接让它扫一遍，45秒出结果。关键是它还会拒绝不该链接的页面——586页里，有139页它判断没有合适的内容可以互链，直接跳过了。 这种"有原则的拒绝"比"强行链接"靠谱多了。之前用其他工具，经常出现为了链接而链接的情况，反而影响SEO效果。Jev的逻辑是：如果两个页面之间没有真实的内容关联，就不应该硬塞一个链接进去。 Jev即将在distribb_io上线，同时支持connector和GPT插件。对于需要做大规模网站审计的团队来说，这可能是个值得尝试的方案。关键是它把"分类判断"这个场景从大模型的通用能力里剥离出来了，用更轻量的模型做更专业的事。