Arcturus Labs의 논평은 도구 선택과 종료 여부를 토큰 확률로 판단해 온 OpenAI가 Jev식 분류를 통합할 수 있다고 제안한다. 저자는 차별점이 구조보다 다양한 상황에서 정확한 확률을 학습시키는 데이터와 학습 과정에 있을 수 있다고 본다. 내부 분류를 모델 선택과 작업 종료, 안전 점검에 쓰자는 구상은 가설이다. 직접 확인한 TypeSafe 문서도 Jev 1.13이 계산, 날짜 비교, 다단계 추론과 적대적 입력에 약하다고 명시하므로 빠른 확률 출력을 모든 업무의 신뢰 가능한 판단으로 취급할 수 없다.