オースティン・グリフィス（Austin Griffith）氏は、Jevのような専門的な分類器（classifier）モデルが、ブラウザ自動化やCIワークフローをわずか200ミリ秒で実行でき、最先端の推論モデルに代わる大幅に高速な選択肢を提供すると指摘している。これらの軽量モデルは、より大規模なAIシステムが必要とする広範な推論プロセスに伴うレイテンシを解消する。 このアプローチは、すべてのAIタスクが複雑で複数段落にわたる推論を必要とするわけではないことを示しており、特定の技術的処理において分類器モデルをより費用対効果の高いソリューションとして位置づけている。この効率化は、継続的インテグレーション（CI）パイプラインやブラウザベースのアプリケーションにAIを統合する開発者にとって、速度とコストの両面における懸念に対応するものだ。