> 25 सितंबर 2026 को लिखा गया। Jev और इसके आस-पास की रूटिंग सुविधाएँ नई हैं और अभी भी बदल रही हैं, इसलिए यह इस तारीख तक सटीक है। इस पर कुछ भी बनाने से पहले विक्रेताओं के दस्तावेज़ों की जाँच करें, और यदि आपके कोई प्रश्न हैं तो [मुझे संदेश भेजें](/contact/)। TypeSafe AI ने 15 सितंबर 2026 को Jev की घोषणा की, जो एक ऐसा मॉडल है जो टाइप किए गए प्रश्नों का उत्तर देता है और गद्य के बजाय संभावनाएँ लौटाता है। तब से हुई अधिकांश चर्चा इसे काम को रूट करने के लिए उपयोग करने के बारे में रही है। रूटिंग एक वास्तविक काम है, और यह एक ऐसी प्रणाली में छह में से एक है जो मॉडल के कहने पर कार्य कर सकती है। यहाँ एक काल्पनिक बैंक के माध्यम से ट्रेस किया गया एक अनुरोध है। एक सलाहकार पूछता है: *इस ग्राहक से बंधक पूर्व भुगतान शुल्क क्यों लिया गया, और क्या हम इसे माफ कर सकते हैं?* स्पष्टीकरण एक LLM का काम है। छूट एक कार्रवाई है, और एक जनरेटेड उत्तर को इसे अपने आप कभी नहीं लेना चाहिए। डिज़ाइन केवल दृष्टांत के लिए है और इसमें कुछ भी बेंचमार्क नहीं किया गया था। [](/diagrams/bank-ai-request-flow.webp) Camunda प्रक्रिया चलाता है। यह केस की स्थिति रखता है, प्रत्येक सिस्टम को कॉल करता है, निर्णय तालिकाओं का मूल्यांकन करता है, और मॉडल के अनुसार पुनः प्रयास करता है, बढ़ाता है या अनुमोदन की प्रतीक्षा करता है। छह चरण जिम्मेदारियाँ हैं, और एक वास्तविक निर्माण उनमें से कुछ को मर्ज कर सकता है; मॉडल और endpoint चयन अक्सर एक ही निर्णय होता है। उन्हें अलग रखने से मॉडल या गेटवे को छूट के नियमों को छुए बिना बदलने की अनुमति मिलती है। ## रूटिंग निर्णय में चार इनपुट होते हैं Jev पहला प्रदान करता है: इरादा, कार्य को आवश्यक क्षमताएँ, और निर्णय कितना अनिश्चित है। बैंक अन्य तीन प्रदान करता है। इस कार्य के लिए उसके अपने [मूल्यांकन](/hi/guides/evaluating-agentic-systems/) में कौन से मॉडल पास हुए। उसकी परिनियोजन नीति किन endpoints की अनुमति देती है। आज की क्षमता पर, उसके अनुबंधों के तहत प्रत्येक विकल्प की लागत क्या है। एक निर्णय तालिका और एक जॉब वर्कर उन्हें जोड़ते हैं: जो नीति मना करती है उसे छोड़ दें, जो गुणवत्ता बार को पार करता है उसे रखें, लागत के आधार पर चुनें। [](/diagrams/bank-ai-routing-decision.webp) दो विवरण छूट जाते हैं। क्लासिफायरियर कॉल को भी मंजूरी की आवश्यकता होती है: यदि नीति सलाहकार के टेक्स्ट को एक बाहरी API पर भेजने से मना करती है, तो एक निजी LLM downstream उसे ठीक नहीं करता है ([डेटा रेजिडेंसी पर अधिक जानकारी](/hi/writing/sovereign-agents/))। और कॉल समाप्त होने तक लागत एक अनुमान है। आउटपुट की लंबाई पहले से अज्ञात होती है, और कैशिंग, बिल योग्य तर्क, टूल कॉल और पुनः प्रयास सभी केस के कुल योग को बदलते हैं। संभावना के साथ एक टाइप किया गया उत्तर कोड के लिए एक पैराग्राफ की तुलना में कार्य करना आसान होता है। यह अभी भी गलत हो सकता है। यही कारण है कि छूट नियमों के माध्यम से जाती है, और जब नियम ऐसा कहते हैं तो एक व्यक्ति के माध्यम से जाती है। ## आप इसके बजाय नीति खरीद सकते हैं OpenRouter का ऑटो राउटर प्रॉम्प्ट को वर्गीकृत करता है और आपके लिए मॉडल चुनता है। सितंबर 2026 तक, इसके दस्तावेज़ प्रत्येक लागत टियर को "एक बैंड, छत नहीं" के रूप में वर्णित करते हैं: यह मूल्य सीमा को संकीर्ण करता है और खर्च को सीमित नहीं करता है। कई वर्कलोड के लिए यह पर्याप्त है। एक बैंक जिसे निर्णय में अपने स्वयं के मूल्यांकन परिणाम, अनुबंध और डेटा नियमों की आवश्यकता होती है, वह आमतौर पर नीति स्वयं लिखेगा, और फिर भी Jev को इनपुट में से एक के रूप में उपयोग कर सकता है।