Jev API 入门：第一个请求与响应检查

准备服务端环境

从 TypeSafe 控制台获取可用 API 凭据，将 TYPESAFE_API_KEY 放在本机环境变量或服务端密钥管理中。不要把密钥放到公开 HTML、浏览器脚本或 Git 仓库。

以下示例使用 curl，不要求先安装 SDK；官方也提供 Python SDK 入门路径。访问权限与计费以你的账户和官方最新信息为准。

依据: TypeSafe · Quick start ↗

先保存输入，再发起请求

将下方 JSON 保存为 request.json。state 是本次要判断的反馈；questions 中的 reproducible_bug 是程序用来读取答案的键；instructions 才是完整问题。

{
  "model": "jev-latest",
  "state": {
    "report": "The preview loads, but clicking Export produces a blank file."
  },
  "questions": {
    "reproducible_bug": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does `report` describe a specific software action and an unexpected result?"
    }
  }
}

依据: TypeSafe · API reference ↗

发送一次小请求

环境变量配置好后执行下面命令。它设置了 30 秒超时，不主动循环重试。命令会访问 TypeSafe 的付费或账户配额接口；运行前确认当前账户额度。

# TYPESAFE_API_KEY must already be set in your shell.
# Save the JSON example below as request.json.
curl --fail-with-body --max-time 30 \
  https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @request.json

依据: TypeSafe · API reference ↗

成功不仅是 HTTP 200

检查 answers 中是否存在 reproducible_bug、类型是否为 noul、值是否为 0 到 1 的数字。记录响应中的实际模型名与 usage；不要把请求中的 latest 别名当作固定版本。

不要在首次请求后直接写入生产业务状态。先把该判断展示在调试界面，并与人工标注比较。真实输出不一定符合你对这条样本的预期。

• 认证失败：检查账户与密钥配置，不在日志中打印密钥。
• 请求校验失败：对照官方 API 检查字段与题型定义。
• 限流、服务错误或超时：设置有上限的重试策略并记录最终失败。
• 批量处理前：用小样本核对实际用量，限制并发和总预算。

下一步：把样本变成回归集

增加“功能建议”“没有具体信息”“导出成功”等对照输入，并记录预期。修改问题或模型版本后重新比较结果。只有这一层检查稳定后，再把请求封装进你的后端或选择下方项目。

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