# TypeSafe 強調 MotherDuck 的 prompt_jev() 文本分類速度約快 50 倍、成本約低 100 倍

TypeSafe 引述 MotherDuck 的聲稱，指由 TypeSafe 的 Jev 模型驅動的 SQL 函數 prompt_jev()，令文本分類速度約快 50 倍，成本約為原來的 1%。MotherDuck 報告 100k 行數據在 40 秒內完成，費用為 $0.50，對比 LLM 需時 32 分鐘、費用 $37。

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來源：TypeSafe AI · 發布於 22/9/2026 09:28:20

TypeSafe AI 引述 MotherDuck，並強調 Jev 在應用程式中加入自然語言智能方面 **快 50 倍** 及 **便宜 100 倍**。

MotherDuck 表示，其平台上的 **文本分類** **剛剛變得約快 50 倍，成本僅約為原來的 1%**。該公司將 **prompt_jev()** 描述為由 **Jev** 驅動的 SQL 函數，並稱之為 TypeSafe 的全新 system one 模型，同時報告 **100k 行** 在 **40 秒內以 $0.50** 完成，具備前沿 LLM 準確度，相比「該 LLM」需 **32 分鐘及 $37**。MotherDuck 於 [motherduck.com/blog/motherduck-supports-jev/](https://motherduck.com/blog/motherduck-supports-jev/) 提供更多詳情。

Tags: MotherDuck, Jev, TypeSafe, 文本分類

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