Jev 案例：邮件路由三团队（完整代码）
更新于 适用版本 Jev 1.13 示例数据（example fixture）
TL;DR： 本案例用 Jev 1.13 上的一道选择题给公共邮箱做路由：
sales、billing、technical-support三选一；置信度低于阈值时不硬分，直接兜底进人工分诊文件夹。完整请求体、示例数据响应和可运行脚本见下文。
场景
我们是一家 12 人的公司，对外只有一个公共邮箱 hello@，邮件全进共享收件箱。三个团队从这里领活：销售、账单、技术支持。每封分错的邮件意味着两次转手、一封莫名其妙的首次回复，通常还要道歉——而”能不能帮忙转给对的人”这类邮件，每周悄悄吃掉我们好几个小时。
我们想要的路由规则说起来很简单、用关键词却很难表达：读这封邮件，选出恰好一个团队。一次 Jev 调用就能做到。
- 一道选择题，三个选项：
sales、billing、technical-support； - 一条兜底规则：
confidence低于0.7时，邮件不进任何团队队列，而是进human-triage文件夹。
兜底规则不是装饰。一个”自信地分错”的路由模型比没有模型更糟，而一个报出 0.52 的模型等于在告诉你它不知道。Jev 是 TypeSafe AI 发布的 System One 判断模型，2026 年 9 月上线，置信度本来就是它类型化输出的一部分——这让兜底逻辑退化成一次数值比较，不需要再调一次模型。本示例走 OpenRouter 的 OpenAI 兼容端点。
下面的示例邮件是一封续约报价请求。看着像销售线索，但里面出现了”invoice cycle”这类贴着账单的词——正是关键词规则最容易分错的那一类。
请求
{
"model": "typesafe/jev-1.13",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Choice question. Route the email to exactly one team: sales, billing, or technical-support. Reply with JSON only: {\"answer\": <team>, \"confidence\": <0-1>, \"rationale\": <one sentence>}"
},
{
"role": "user",
"content": "From: dana@example.com\nSubject: License renewal quote for 25 seats\n\nHi, we are expanding from 10 to 25 seats and need a renewal quote with the annual discount before our procurement window closes Friday. Our current invoice cycle renews on the 1st."
}
]
}响应
示例数据（example fixture）——用于说明格式，不是线上实测抓包：
{
"answer": "billing",
"confidence": 0.94,
"rationale": "The customer asks for a renewal quote tied to their existing subscription and invoice cycle, which is a billing-managed renewal rather than a new-sales conversation."
}注意模型是怎么处理这封邮件的歧义的：它选了 billing——而且说得通——并把推理过程放在 rationale 里，事后随时可以人工复核。
复现脚本
保存为 route.py，设置环境变量 OPENROUTER_API_KEY 后运行 python3 route.py：
import json, os, urllib.request
URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
MODEL = "typesafe/jev-1.13" # confirm exact slug on the OpenRouter model page
FALLBACK_CONFIDENCE = 0.7
SYSTEM = ('Choice question. Route the email to exactly one team: '
'sales, billing, or technical-support. Reply with JSON only: '
'{"answer": <team>, "confidence": <0-1>, "rationale": <one sentence>}')
def route(email_text):
body = {"model": MODEL, "messages": [
{"role": "system", "content": SYSTEM},
{"role": "user", "content": email_text}]}
req = urllib.request.Request(URL, data=json.dumps(body).encode(),
headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"})
with urllib.request.urlopen(req) as res:
payload = json.load(res)
result = json.loads(payload["choices"][0]["message"]["content"])
if result["confidence"] < FALLBACK_CONFIDENCE:
return "human-triage", result
return result["answer"], result
email = """From: dana@example.com
Subject: License renewal quote for 25 seats
Hi, we are expanding from 10 to 25 seats and need a renewal quote
with the annual discount before our procurement window closes Friday.
Our current invoice cycle renews on the 1st."""
team, detail = route(email)
print(team, "->", detail)关键参数
| 字段 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
model | typesafe/jev-1.13 | 固定版本。准确 slug 请以 OpenRouter 模型页为准。 |
messages[0]（system） | 选择题 + 三个团队 + JSON 结构 | 选项列表就是你的路由表，必须和真实队列保持同步。 |
messages[1]（user） | 完整邮件（含邮件头） | From: 和 Subject: 带着真实的路由信号，不要删。 |
answer（响应） | billing | 直接映射为目标队列。 |
confidence（响应） | 0.94（示例数据） | 兜底的依据：低于 0.7 → human-triage。 |
rationale（响应） | 一句话 | 接收团队能看到”这封邮件为什么落在我这里”。 |
| 价格 | $0.0462 / 1M input tokens | 每封邮件一次短调用；预算前请在 OpenRouter 核对当前价格。 |
注意事项
- 响应为示例数据（example fixture）；字段名请与官方文档核对后再依赖。官方 API 细节在 typesafe.ai，入口是System One 模型发布公告。
- 上线前请在 OpenRouter 模型页确认准确的模型 slug（
typesafe/jev-1.13）。 - 用数据调
FALLBACK_CONFIDENCE：先记录两周的路由决策，回看低置信度桶里的邮件，再把阈值设在”人工复审量可承受”的位置。 - 如果收件箱需要第四个目的地（比如
partnerships），只要在选项列表里加一项，代码逻辑不用动。 - 适用于 Jev 1.13（2026 年 9 月发布），演示渠道为 OpenRouter。