jev-1.13.0 TypeSafe 结构化判研 API 使用文档
jev-1.13.0 是通过 DMXAPI TypeSafe 接口调用的结构化判研模型：把一段文本（如客服工单对话）作为共享上下文 state，一次请求同时提出多个问题，每个问题指定 3 种类型之一——choice（从给定选项中单选）、score（按档位评分）、noul（是 / 否判断），模型直接返回选中项、概率分布与置信度等机器可读的结构化结果，无需再解析自由文本。适合工单分级、满意度评估、意图识别等需要把自然语言对话转成可编程判定结果的场景。
📍 请求地址
https://www.dmxapi.cn/typesafe/v1/systemoneWARNING
请妥善保管您的 API Key！严禁将密钥泄露给他人、硬编码到代码中或提交到公开的代码仓库。如果怀疑密钥已泄露，请立即前往 DMXAPI 官网重新生成。
🎯 模型名称
jev-1.13.0
🧩 问题类型说明
questions 中的每个问题通过 type 指定类型，不同类型对 criteria 的要求不同：
| type | 用途 | criteria 写法 | 示例问题 |
|---|---|---|---|
choice | 从给定选项中单选 | 对象，key 为选项名，value 为该选项的判定标准 | 紧急程度：低 / 中 / 高 |
score | 按档位评分 | 数组，档位由低到高排列，示例为 5 档 | 客户满意度 |
noul | 是 / 否判断（true / false） | 不需要 | 是否明确要求退款 |
💻 结构化判研 示例代码
对一段客服工单对话做结构化判研，一次请求同时问三类问题：紧急程度（choice）、客户满意度（score）、是否明确要求退款（noul）。
python
import json
import urllib.error
import urllib.request
BASE_URL = "https://www.dmxapi.cn"
API_KEY = "sk-************************************************" # 请改为你自己的 API Key，避免泄露
MODEL = "jev-1.13.0"
# 客服对话记录，作为共享上下文（state）传给所有问题
STATE = """
【客服工单 #20260921-017】
客户：我这个快递已经显示"运输中"整整六天了，一直没有更新，太离谱了！
客服：非常抱歉给您带来不便，我这边帮您查一下物流轨迹。
客户：查了也没用吧，上次也是这样一直拖，最后东西都过期了。这次要是再这样，
我直接申请退款，不想要了。
客服：理解您的心情，我们会加急联系物流方核实。
客户：行吧，那你尽快，我明天就要用，再拖真的要退钱了。
"""
# 【questions】(object) 问题集合，key 为自定义的问题 ID，value 为问题定义
# 所有问题共享同一段 state 上下文，一次请求同时得到全部答案
QUESTIONS = {
"urgency": {
# 【type】(string) 问题类型
# 可选值: "choice"(从 criteria 给定的选项中单选) / "score"(按 criteria 档位评分) / "noul"(true/false 判断)
"type": "choice",
# 【instructions】(string) 判断指令，告诉模型依据什么来回答这个问题
"instructions": "根据客户的语气和诉求，判断这张工单需要被处理的紧急程度。",
# 【criteria】(object) choice 类型的候选选项，key 为选项名，value 为该选项的判定标准
"criteria": {
"低": "客户语气平和，没有明确的时间压力或强烈不满",
"中": "客户表达了不满，但尚未提出明确的最后期限或强硬诉求",
"高": "客户情绪明显不满，并提出了明确的时间要求或退款威胁",
},
},
"satisfaction": {
"type": "score",
"instructions": "根据对话中客户的措辞和情绪，评估客户当前对本次服务的满意度。",
# 【criteria】(array) score 类型的评分档位，按从低到高排列，本例共 5 档
"criteria": [
"非常不满",
"比较不满",
"一般",
"比较满意",
"非常满意",
],
},
"refund_requested": {
# noul 类型只需 type 与 instructions，不需要 criteria
"type": "noul",
"instructions": "判断客户是否已经明确提出，如果问题得不到解决就要退款。",
},
}
def call_typesafe(state, questions, model=MODEL):
url = BASE_URL.rstrip("/") + "/typesafe/v1/systemone"
payload = json.dumps(
{
# 【model】(string) 模型名称，固定为 "jev-1.13.0"
"model": model,
# 【state】(string) 共享上下文，本例为客服工单对话记录，所有问题都基于这段文本判断
"state": state,
# 【questions】(object) 问题集合，见上方 QUESTIONS 定义
"questions": questions,
},
ensure_ascii=False,
).encode("utf-8")
request = urllib.request.Request(
url,
data=payload,
method="POST",
headers={
"Authorization": "Bearer " + API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "application/json",
},
)
try:
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response:
return json.loads(response.read().decode("utf-8"))
except urllib.error.HTTPError as error:
detail = error.read().decode("utf-8", errors="replace")
raise RuntimeError(f"TypeSafe 接口返回 HTTP {error.code}: {detail}") from error
def main():
result = call_typesafe(STATE, QUESTIONS)
print(f"模型: {result.get('model')}")
print("判研结果:")
for question_id, answer in result.get("answers", {}).items():
print(f" - {question_id}: {answer}")
usage = result.get("usage")
if usage:
print(f"用量: {usage}")
if __name__ == "__main__":
main()📤 返回示例
json
{
"answers": {
"refund_requested": {
"noul": 0.96,
"type": "noul"
},
"satisfaction": {
"confidence": 0.64,
"legend": {
"0": "非常不满",
"1": "比较不满",
"2": "一般",
"3": "比较满意",
"4": "非常满意"
},
"probabilities": {
"0": 0.57,
"1": 0.43,
"2": 0,
"3": 0,
"4": 0
},
"score": 0.43,
"type": "score"
},
"urgency": {
"choice": "高",
"confidence": 1,
"probabilities": {
"中": 0,
"低": 0,
"高": 1
},
"type": "choice"
}
},
"model": "jev-1.13.0",
"usage": {
"input_tokens": 715,
"output_tokens": 72
}
}© 2026 DMXAPI jev-1.13.0 TypeSafe 结构化判研