【定位】Pydantic AI 框架内置的 Jev 集成：TypeSafeModel 是框架 DecisionModel 的子类，让 Python agent 以调用 LLM 的同一套 API 使用 Jev，决策调用保持在框架的标准模型接口之内。
【功能】集成从 Pydantic 输出类型自动推导 Jev 问题，字段的 docstring 即提问文本，一份类型化 Schema 同时就是发给模型的问题清单，无需另行编写问题。FallbackModel 可在 Jev 的答案不够用时把请求升级到常规 LLM，阈值以 setting 形式配置，并支持上下文压缩以处理长输入。
【特点】文档以数字写明 Jev 的运行边界：choice 问题最多 255 个选项，score 问题 rubric 上限 10 级，另有 32k 限制，并列出 Jev 相比生成式模型的短板。这份边界说明对从其他技术栈接入 Jev 的开发者同样可作参考。
【适用】适合在 Pydantic AI 中构建 agent、要为结构化输出引入决策模型的 Python 团队，可经 FallbackModel 将 Jev 与常规 LLM 组合在同一链路。需要文本生成或超出选项数、rubric 级数与 32k 输入边界的任务，应交给 LLM 侧处理。