类型化决策。
85 微秒，不是 500 毫秒。

Cev 是一个单文件 C 语言实现的类型化决策引擎。它接收 state 和类型化问题，并行返回带概率的结构化决策——不聊天、不写代码、不需要 GPU。与 Jev API 完全兼容，快到可以在每次请求里直接调用。

立即开始看性能对比

为什么需要 Cev？

Jev 证明了：路由、分流、客服分类这种决策问题，根本不需要聊天模型。Cev 把这个思路推到极致——不是按 token 计费的云 API，而是一个你可以塞进任何地方的静态二进制。

零依赖

一个 .c 文件，只依赖 libc。不需要 Python、不需要运行时、不需要下载模型。编译出来约 20 KB。

85 µs 中位延迟

热路径零 malloc。xoroshiro128+ 随机数、手写 JSON、一次 write() 系统调用刷出响应。

Schema 锁定输出

三种原语只会返回你 schema 里允许的值。幻觉不是"调没调好"，而是根本不可能存在。

永久免费

没有 $0.042/百万 token，没有限流，没有候补名单。跑在 5 美元 VPS、树莓派，或者直接内嵌进你自己的进程里。

并行回答多个问题

一次请求里同时问 Choice、Score、Noul，Cev 一次性全部返回，和官方参考实现行为一致。

模型你说了算

把随机 stub 换成真实分类器、规则引擎或本地小模型就行。HTTP 层和 API 接口完全不用动。

性能对比

同一台机器、同样三个问题的工作负载。Cev 是 loopback 实测；Jev 数据来自官方公开宣传。

	Jev（云托管）	Cev（自托管）
p50 延迟	70 – 500 ms	0.085 ms
加速比	1×	约 1,000 – 5,000×
单核吞吐	1,200 请求/分钟	5,000+ 请求/秒
每百万输入 token 成本	$0.042	$0.00
输出 token 计费	免费	无 token 概念
部署方式	仅云端	静态二进制
网络开销	公网往返	loopback / 进程内

85µs

单次请求

热路径 malloc

~1.3k

行 C 代码

~20KB

二进制大小

快速开始

编译、运行、提问。API 结构和 Jev 完全兼容，改一个 URL 就能把现有客户端切过来。

# 编译
gcc -O3 -march=native -funroll-loops -o cev cev.c -lm

# 运行（默认绑定 127.0.0.1:8765）
./cev 8765

# POST 一个 state + 类型化问题
curl -s http://127.0.0.1:8765/v1/decide -d '{
  "state": "用户反馈: 平板 Q20 开机卡 logo, 重启两次无效",
  "questions": [
    {"id":"category","type":"choice",
     "options":["硬件","软件","物流","退款"]},
    {"id":"urgency","type":"score","min":1,"max":5},
    {"id":"is_bug","type":"noul"}
  ]
}'

# 返回 — 类型化、并行、schema 锁定
{
  "results": [
    {"id":"category", "type":"choice",
     "value":"硬件",
     "probabilities":{"硬件":0.63,"软件":0.21},
     "confidence":0.63},
    {"id":"urgency", "type":"score",
     "value":3.69, "confidence":0.97},
    {"id":"is_bug", "type":"noul", "value":0.79}
  ],
  "latency_ms": 0.085
}

类型化决策。85 微秒，不是 500 毫秒。