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title: 決策模型是什麼？Jev、Clef 與 OpenAI 一次搞懂
description: 決策模型入門指南：它們回傳什麼、跟文字生成 LLM 有何不同，以及 Jev、Clef 和 OpenAI 的 Decisions API 各自扮演什麼角色。
date: 2026-10-13T00:00:00.000Z
updatedDate: 2026-10-13T00:00:00.000Z
location: 'San Francisco, CA – 2026 年 10 月 13 日'
image: /images/decision-models-explained-jev-clef-hero.jpg
keywords: '決策模型是什麼, Jev, Cloudflare Clef, OpenAI Decisions API, 決策模型與 LLM 比較'
tags:
  - decision-models
  - ai-engineering
faq:
  - question: 決策模型能撰寫解釋嗎？
    answer: >-
      Jev 和 Clef 的決策介面回傳的是選項與分數，而非新的文字。OpenAI 的 Decisions API
      同樣回傳有明確範圍的答案。當應用程式需要書面解釋時，請使用文字生成模型。
  - question: 試用決策模型需要訓練資料嗎？
    answer: 你可以直接定義問題與允許的答案，不需要訓練新模型。不過你仍然需要具有已知結果的範例，用來驗證準確度並判斷哪些結果可以自動採用。
  - question: 決策模型能自行執行動作嗎？
    answer: 決策模型回傳的是判斷結果。你的應用程式決定是否採用、檢查權限，並執行任何動作。選取退款標籤並不代表授權退款。
locale: zh-tw
translationKey: decision-models-explained-jev-clef
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**決策模型**（decision model）能協助軟體在你預先定義的選項中做出選擇。你給它一則訊息、一個問題和一組允許的選項，它就會回傳一個帶有機率的判斷結果。大型語言模型（LLM）能生成全新的文字回覆，而決策模型能幫你決定那則訊息應該先送到哪裡。

TypeSafe 的 Jev、Cloudflare 的 Clef，以及 OpenAI 的 Decisions API 都支援這種有明確範圍的判斷。應用程式可以用它們來選擇支援佇列、辨識問題類型，或評估嚴重程度。後續的撰寫工作則交給生成式模型。

## 一則訊息，兩種不同的工作

假設一位客戶寫道：「同一筆訂單被收了兩次費用。」支援系統有兩件事要做：把工單送到正確的團隊，並由某人撰寫有用的回覆。這兩件事需要不同的輸出。

生成式 LLM 可能會寫出：「我可以幫你查看那筆扣款。」而決策模型可以回答「哪個團隊應該處理這個問題？」，答案是 `billing`，從 `billing`、`technical` 和 `review` 中選出。

應用程式可以直接檢查這個答案。它可能會將工單路由到帳務團隊，或在結果不確定時送交審查。之後再由人或另一個模型來撰寫回覆。決策模型負責的是整體流程中一項聚焦的判斷。[TypeSafe 的 System One 介紹](https://docs.typesafe.ai/concepts/system-one)描述了這種分工方式。

下圖比較了兩種模型在同一個路由問題上的表現。文字模型產生 JSON 格式的答案；決策模型則對三個允許的選項進行評分。

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## 你可以向決策模型提出什麼問題？

決策介面通常支援三種問題類型：選擇一個選項、判斷某件事是否為真，或給出一個分數。你提供證據並定義答案的含義。同一則客戶訊息可以支撐多個獨立的判斷。

| 問題類型 | 範例 | 回傳內容 |
| --- | --- | --- |
| 選擇一個選項 | 哪個團隊應該優先回應？ | 選定的團隊及各選項的機率 |
| 是或否 | 這則訊息是否要求退款？ | 答案為「是」的機率 |
| 給出分數 | 根據定義的量表，這個問題有多嚴重？ | 根據你提供的等級給出的評分 |

TypeSafe 將這些稱為 [Choice](https://docs.typesafe.ai/primitives/choice)、[Noul](https://docs.typesafe.ai/primitives/noul) 和 [Score](https://docs.typesafe.ai/primitives/score)。OpenAI 則使用 choice、predicate 和 score。Predicate 就是一個是/否問題。

問題的措辭很重要。「哪個團隊應該優先回應？」要求的是單一團隊。「這則訊息是否提到帳務問題？」和「這則訊息是否提到技術問題？」是兩個獨立的問題，兩者都可以得到「是」。如果一張工單描述了兩個問題，強行歸入單一類別可能會遺失有用的資訊。

## 這和請 LLM 回傳 JSON 有什麼不同？

LLM 也可以在 JSON（一種軟體可讀取的資料格式）中回傳類別。透過[結構化輸出](https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs)，支援的 schema 可以將答案限制在允許的值之內。這使得 LLM 成為許多分類任務的可行替代方案。

差別在於專用決策模型產生答案的方式。傳統的 LLM 以序列方式生成文字，使用稱為 token 的小片段。即使輸出只是 `{"team":"billing"}`，本質上仍然是文字生成。

Cloudflare 的 Clef 則是讀取輸入後直接對允許的答案進行評分，而非逐 token 生成答案。Cloudflare 在其 [Clef 公告](https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/)中描述了這種做法。Clef 仍然使用 LLM 作為理解輸入的基礎。

OpenAI 的文件記載了 Decisions API 的輸入與輸出，但並未證實其使用 Clef 的內部設計。介面相似不代表底層架構相同。

兩種做法都能回傳有效的類別，但仍然可能選錯。有效的類別仍需要與客戶的實際問題相符。

## Jev、Clef 和 OpenAI 各自的角色？

這些產品提供軟體可以直接檢查的判斷結果。Jev 是 TypeSafe 的決策模型。Clef 是 Cloudflare 的可下載模型系列，也可透過 Workers AI 使用。OpenAI 提供 Decisions API 處理有明確範圍的問題。要從中選擇，需要在實際任務上測試。

| 產品 | 首先需要了解的 |
| --- | --- |
| **TypeSafe Jev** | 以文字與結構化資料上的型別化問題為核心設計。訓練目標是產生實用且校準良好的機率值。 |
| **Cloudflare Clef 與 Clef-flash** | 提供可下載的權重與託管服務。其公開的設計以語言模型為骨幹，對答案進行評分。 |
| **OpenAI Decisions API** | 用於選項選擇、是/否判斷和評分的託管介面。目前為公開測試版，使用 `gpt-6-luna`。 |

來源：[TypeSafe](https://docs.typesafe.ai/concepts/system-one)、[Cloudflare](https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/) 和 [OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/decisions)。

它們的回應格式與支援的輸入各不相同。OpenAI 也可能回傳拒絕（refusal），應用程式必須處理這種情況。從一個供應商切換到另一個，意味著需要同時檢查整合方式和答案品質。

## 機率告訴了你什麼？

機率代表的是模型針對你所提出的問題，對某個答案的估計值。比起只回傳勝出的標籤，機率提供了更多資訊。但在用這些數字決定哪些案例可以跳過人工審查之前，仍然需要實際測試。

想像我們的工單得到以下結果：

| 允許的答案 | 示意機率 |
| --- | --- |
| 帳務 | 92% |
| 技術 | 5% |
| 審查 | 3% |

帳務的機率明顯最高。如果是一則同時涉及扣款和儀表板故障的混合訊息，帳務可能得到 52%，技術得到 43%。帳務仍然勝出，但兩者機率接近，讓應用程式有理由要求人工審查。

**校準**（calibration）是指檢驗機率是否在大量範例中與實際結果相符。在約 90% 的相似預測中，一個校準良好的模型應該有大約 90% 的正確率。單一標記為 90% 的答案仍然可能是錯的。

一個名為「信心」（confidence）的欄位可能用來表示機率的集中程度。它並不代表實際測得的成功率。[TypeSafe 的信心指南](https://docs.typesafe.ai/confidence)解釋了這個區別。

## 決策模型何時有用？

當任務需要解讀語意，且可能的答案已知時，決策模型就很有用。常見應用包括路由訊息、選取相關文件，以及根據評分標準對項目進行評分。它們可以與負責撰寫或調查的生成式模型搭配使用。

避免產生生成式回覆可以減少模型的工作量。這是否能改善速度或成本，取決於整個應用程式，包括網路延遲、輸入大小和備援呼叫。比較時，應該拿決策模型跟被要求回答同一個簡短問題的 LLM 比，而不是跟一個會產生冗長解釋的 LLM 比。

它們也有其限制。決策模型可能誤讀訊息、選錯允許的選項，或過度自信。獨立的 [Red Hat 護欄測試](https://developers.redhat.com/articles/2026/10/02/benchmarking-ai-decision-models-against-traditional-guardrails)發現 Jev 在一項任務上表現最強，但在另一項任務上被其他方案超越。這些測試並未比較全部三個產品。

對於精確計算和權限檢查，請使用一般程式碼。當任務需要新的回覆、程式碼或解釋時，請使用生成式模型。要試用決策模型，請從一個小型判斷開始，收集具有已知答案的範例，並衡量它犯的錯誤以及它所節省的工作量。

## 常見問題

#### 決策模型能撰寫解釋嗎？

Jev 和 Clef 的決策介面回傳的是選項與分數，而非新的文字。OpenAI 的 Decisions API 同樣回傳有明確範圍的答案。當應用程式需要書面解釋時，請使用文字生成模型。

#### 試用決策模型需要訓練資料嗎？

你可以直接定義問題與允許的答案，不需要訓練新模型。不過你仍然需要具有已知結果的範例，用來驗證準確度並判斷哪些結果可以自動採用。

#### 決策模型能自行執行動作嗎？

決策模型回傳的是判斷結果。你的應用程式決定是否採用、檢查權限，並執行任何動作。選取退款標籤並不代表授權退款。