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Compactación de contexto

Decide si el historial antiguo del agente todavía vale la pena conservar.

Live toolRun this on your own data with the Context Cleaner →

Pruébalo en vivo

Esto es lo real, no una maqueta. Edita la entrada, pulsa Ejecutar y Jev devuelve cada respuesta tipada en un solo viaje de ida y vuelta — gratis, sin registro. Ahora imagina la misma llamada disparada sobre miles de elementos en paralelo.

POST jevtypesafeai.com/api/v1/decide
estado — la entrada que el software le da a Jev332c
preguntas — las decisiones tipadas que quieres recibir
noulstill_useful
¿Sigue siendo útil esta antigua llamada/resultado de herramienta para el trabajo actual del agente?
→ probabilidad 0.0 … 1.0
choicedecision
¿Cómo debería manejarlo la compactación de contexto?
→ una de: keep, truncate, drop
API real · gratis · sin registro
Aquí aparece la salida tipada y calibrada.
Elige una demo, ajusta la entrada y pulsa Ejecutar Jev.
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Las decisiones que toma Jev

En una sola llamada, Jev evalúa cada una de estas — en paralelo, sobre la misma entrada:

noulstill_useful

¿Sigue siendo útil esta antigua llamada/resultado de herramienta para el trabajo actual del agente?

devuelve una probabilidad calibrada de sí/no.

choicedecision

¿Cómo debería manejarlo la compactación de contexto?

elige una de estas opciones:

  • keep — conservar el texto completo textualmente
  • truncate — conservar una referencia corta, descartar el cuerpo
  • drop — eliminarlo por completo

La petición exacta

Este es el payload real detrás de la demo en vivo — cópialo, cambia el state y ya estás construyendo:

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "En una sesión larga de un agente de programación, este paso antiguo sigue en la ventana de contexto:\n\n[tool_call] read_file(\"package.json\")\n[tool_result] { name: \"web\", version: \"0.3.1\", dependencies: { next: \"15.1\", react: \"19\" } }\n\nDesde entonces el agente terminó todo el trabajo de dependencias y ahora está escribiendo pruebas.",
  "questions": {
    "still_useful": {
      "type": "noul",
      "instructions": "¿Sigue siendo útil esta antigua llamada/resultado de herramienta para el trabajo actual del agente?"
    },
    "decision": {
      "type": "choice",
      "instructions": "¿Cómo debería manejarlo la compactación de contexto?",
      "criteria": {
        "keep": "conservar el texto completo textualmente",
        "truncate": "conservar una referencia corta, descartar el cuerpo",
        "drop": "eliminarlo por completo"
      }
    }
  }
}

Intégralo en tu código

Lee las respuestas tipadas y ramifica en código plano — sin parseo. Gestiona automáticamente los casos de alta confianza y deriva los inciertos a un modelo más grande o a una persona. Es una sola llamada a la API y la salida es gratis, así que haz todas las preguntas que necesites de una vez.

Construye el tuyo

Cada escenario de arriba es una sola llamada a la API. Prueba cualquiera de ellos gratis en el playground y luego obtén una clave alojada para lanzarlo en minutos.

Ejecutar esta demo ▶Obtener una clave de API →
Compactación de contexto — un caso de uso de Jev con una demo en vivo · Jev by TypeSafe AI