料金 / コスト比較
100万入力トークンあたりわずか $0.042。一般的な生成型 LLM と比較して最大 400 倍のコスト削減を実現します。
インタラクティブ計算ツール
月間意思決定数と入力トークン数を調整し、Jev と GPT-4o / Claude の月額請求および P50 レイテンシをリアルタイムに比較試算します。
$10.50
1 回の意思決定あたり: $0.00
$1,073
1 回の意思決定あたり: $0.00
年間削減予測コスト: $12,744
Jev P50
~100ms
LLM P50
~2,200ms
前提条件：LLM 分類タスクはスキーマ定義等を含め平均 35 出力トークンを消費し、Instructor パース失敗による約 10% の再試行オーバーヘッドを含みます。Jev は入力 $0.042/100万トークン、出力 $0 で試算。
従来の LLM は出力トークン単価が入力の 3〜5 倍に設定されています。Jev は非生成型の判定モデルであるため、出力トークンの課金が一切存在しません。
Instructor や Pydantic 等で JSON 構文崩れが発生すると追加の再リクエスト費用が生じます。Jev は 100% 形式保証されるため、無駄な API 費用が発生しません。
月間 100 万回の意思決定を平均 250 トークンで実行した場合、Jev の月額費用は約 1,500 円（約 $10.50）程度に収まります。
