100명의 AI 페르소나에게 묻기
질문 하나를 하면 100명의 합성 페르소나가 동시에 답하고 Jev가 실시간으로 판단합니다. 표가 흘러들어오고 카운트가 오르는 것을 보세요 — 몇 초 만에 100개의 진짜 결정, 1센트 미만으로. 키 없이, 그냥 물어보세요.
100 synthetic personas — made-up people (name, age, job, city, habits are real inputs to each decision), not real survey respondents.
The same demo is one Jev call
- Build 100 synthetic persona states (age, job, budget…)
- Ask every persona the *same* question
- Fire 100 Jev
noulcalls in parallel - Aggregate the yes/no votes
const results = await Promise.all(items.map((item) => // items = 100 persona states
fetch("https://jevtypesafeai.com/api/v1/decide", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.JEV_API_KEY}` },
body: JSON.stringify({
state: item,
questions: {
vote: { type: "noul",
instructions: "Would this persona buy it?" },
},
}),
}).then((r) => r.json())
));
const yes = results.filter((r) => r.answers.vote.noul >= 0.5).length;See a real decision YES · 78% · 262ms
Persona: Maya, 29, product designer, SF, $$ budget, buys on aesthetics + reviews. Question: Would she buy a $99 AI note-taking app?
작동 방식
질문을 입력하면 Jev가 그것을 한 번에 100명의 합성 페르소나에게 통과시킵니다. 각 페르소나는 가상의 인물 — 나이·역할·관점의 조합 — 이고, 각 답은 진짜이고 독립적인 Jev 결정: 예·아니오·불확실의 타입 지정 선택입니다. 표가 돌아오고 그리드가 실시간으로 채워지며, 보통 몇 초 만에, 1센트보다 훨씬 싸게 완료됩니다.
이것은 Jev의 대표 동작을 시각화한 것입니다: 하나의 영리한 답이 아니라, 빠르고 저렴한 병렬 결정 백 개. 같은 팬아웃으로 수천 개의 리드에 점수를 매기거나, 밀린 티켓을 분류하거나, 피드를 모더레이션할 수 있습니다 — 여기서는 마침 의견일 뿐입니다.
숫자가 보여주는 것
- 결정 수 — 100개의 페르소나 호출 중 몇 개가 돌아왔는지.
- 경과 시간 및 결정/초 — Jev가 병렬 호출을 팬아웃하는 속도.
- 득표 집계 — 답이 도착함에 따른 실시간 예 / 불확실 / 아니오 분포.
- Jev 비용 — 100 페르소나 실행 전체를 입력 100만 토큰당 $0.042로.
FAQ
이들은 실제 사람이나 실제 설문인가요?
아닙니다. 100명의 페르소나는 합성 — 나이, 역할, 관점을 결합한 가상 프로필로, 질문에 다양한 관점이 모이도록 합니다. 병렬 AI 결정의 시연이며 시장 조사가 아니고, 실제 여론조사로 취급해서는 안 됩니다.
어떻게 100번을 그렇게 빨리 답하나요?
각 페르소나는 독립적인 Jev API 호출이며 병렬로 실행됩니다. Jev는 빠른 타입 지정 결정을 위해 만들어진 System One 모델 — 각각 수십에서 수백 밀리초 — 이라 100개도 1~2초면 끝납니다.
무료인가요? 키가 필요한가요?
무료이고 API 키가 필요 없습니다 — 이 실행은 라이브 Jev 결정 API에서 속도 제한됩니다. 당신의 제품에서 이렇게 결정을 팬아웃하려면 가격 페이지에서 호스팅 jv_live_ 키를 받으세요.
이 패턴을 어디에 쓸 수 있나요?
같은 병렬 팬아웃은 많은 리드에 점수 매기기, 밀린 것 분류·모더레이션, A/B 변형 판정, 빠르게 다양한 의견 얻기에 유용합니다 — 한 번의 큰 모델 호출이 아니라 작고 빠른 결정을 한꺼번에 많이 필요로 하는 곳 어디서든.
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