🤖 JEV vs LLM? Qual USAR no seu AGENTE DE IA para TOMADA DE DECISÕES? — testei DIFERENÇA na PRÁTICA

Neste vídeo eu coloco o Jev e uma LLM lado a lado decidindo a mesma coisa dentro de um agente de IA real, o agente de emissão de nota fiscal que atende pelo WhatsApp. Comparo velocidade, custo e acerto em duas tarefas que todo agente faz o tempo todo: entender o pedido do cliente e confirmar uma ação arriscada, como o cancelamento de uma nota. O Jev é o modelo de decisão da TypeSafe AI, feito para devolver respostas tipadas com probabilidade. Do outro lado está o GPT-5.4 mini, uma das opções mais baratas da OpenAI. Os dois recebem exatamente o mesmo catálogo de intenções, e depois abro o código para mostrar como cada chamada foi montada no agente construído com a skail. Na demonstração você vai ver: ✅ Uma tela de comparação ligada ao mesmo fluxo que processa as mensagens do WhatsApp ✅ Tempo médio, custo e tokens de cada modelo para a mesma mensagem ✅ Por que o Jev gastou mais tokens e mesmo assim saiu mais barato ✅ O score de confiança de cada opção do catálogo de intenções ✅ Um limiar de 0.9 para liberar o cancelamento de nota ✅ Uma gíria mineira que separou os dois modelos na confirmação ✅ O prompt da LLM com reforço contra prompt injection e schema de saída ✅ A pergunta do tipo choice no Jev, com estado, modelo e questions ✅ Onde cada um faz sentido e os casos em que o Jev não serve 👉 Tem alguma decisão do seu agente que você queria ver nesse teste? Escreve nos comentários que eu rodo nos próximos vídeos. O exemplo foi feito em .NET, mas a skail funciona com sistemas legados escritos em qualquer linguagem. Se você desenvolve ERP, CRM ou plataforma SaaS e está decidindo quanto de LLM colocar nos seus agentes de IA em produção, esse comparativo ajuda a escolher onde vale gastar token. ⏱ Capítulos: 00:00 Introdução 00:11 O que é o Jev 01:13 A tela de comparação 02:05 Entendendo o pedido 03:22 Score de confiança 04:51 Tokens e custo 06:23 Confirmar cancelamento 07:12 Gíria no teste 08:28 Código da LLM 10:51 Guardrails no prompt 12:00 Saída estruturada 14:19 Código do Jev 17:44 Mais um teste 19:37 Quando usar cada um 21:12 Encerramento 💬 Dúvidas/Sugestões/Críticas? Deixe seu comentário! Links Úteis: 🔗 O que é o Jev, em menos de 1 minuto:    • 🎯 JEV — IA com DECISÕES MAIS PRECISAS e ME...   🔗 O agente de nota fiscal pelo WhatsApp completo:    • 🤖 Criamos um AGENTE DE IA para WHATSAPP em...   🔗 Conheça a skail: https://skail.dev?utm_source=youtube&... 📖 Documentação Técnica: https://docs.skail.dev/?utm_source=yo... #agentesdeIA #dotnet #inteligenciaartificial