TypeSafe
Jev 1.14
最大コンテキスト
32K
最大出力
N/A
リリース日
N/A
jev-1.13Jev 1.13 は TypeSafe AI 初の System One 意思決定モデルで、テキスト生成ではなく構造化された AI 判断のために設計されています。提供されたコンテキストを分析し、構造化された選択肢、スコア、信頼度に基づく意思決定を返します。分類、ルーティング、評価、自動化ワークフロー向けに設計されており、Jev は低遅延と効率的なトークン使用で、高速で予測可能な AI 意思決定を実現します。
Context Window
32K tokens
Release Date
2026年9月18日
Modalities
| 入力価格 | 出力価格 |
|---|---|
| $0.042/M | $0/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
ソフトウェア内で、範囲を限定した判断を高速に行うためのTypeSafeのモデルです。
開発者が定義した回答範囲内で、選択結果、評価基準に沿ったスコア、真偽の確率を返します。
不確実性を確率に反映するよう訓練され、確認に回す閾値の設定に役立ちます。個々の判断の正しさは保証しません。
共通の状態を一度読み込み、複数の質問を並列に評価するため、細かな判断を一つのリクエストにまとめられます。
明確な選択肢、評価基準、確認の閾値を使う実用的なワークフローです。
受信メッセージを定義済みの担当チームや意図に分類し、信頼度の閾値で確認が必要な案件を見分けます。
明確な評価基準で不満や緊急性を採点し、確認待ちの案件に優先順位を付ける材料にします。
返金の意図、証拠、規約の条件を個別に評価し、コードによる確定的な検証と組み合わせて処理や確認へ振り分けます。
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/systemone' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev-1.13",
"questions": {
"department": {
"criteria": {
"billing": "Charges and refunds",
"technical": "Product defects"
},
"instructions": "Which team should handle this ticket?",
"type": "choice"
},
"needs_refund": {
"instructions": "Does the customer explicitly request a refund?",
"type": "noul"
},
"urgency": {
"criteria": [
"Routine",
"Needs attention",
"Critical"
],
"instructions": "How urgent is this ticket?",
"type": "score"
}
},
"state": {
"ticket": "I was charged twice. Please refund the duplicate charge."
}
}'能力、制約、モデル選択、連携時の注意点をまとめています。
TypeSafeのSystem One判断モデルです。テキスト形式の状態と型付き質問を受け取り、文章ではなく構造化された判断と確率を返します。
範囲を限定した分類、振り分け、基準に沿った採点に適しています。文章、コード、説明、複雑な多段階推論には生成モデルや推論モデルを選びます。
回答範囲が定義されているため、結果をコードで扱いやすくなります。並列評価と不確実性の推定も役立ちますが、型が正しくても判断が正しいとは限りません。
入力はテキストのみです。算術、日付比較、間接的な指示、無関係な長文脈に弱点があります。正確な計算はコードで行い、代表的なデータで検証してください。
まずTokenHubでの提供状況、モデルID、判断リクエストの形式を確認してください。TypeSafeのネイティブAPIはPOST /v1/systemoneを使い、通常のチャット補完との互換性は前提にできません。
2026年9月21日の確認時点で、TypeSafeの料金は入力100万トークンあたり0.042米ドル、出力トークンは無料です。TokenHubの料金と利用可否は別途確認してください。
1つの API キーで Jev 1.13 とその他の AI モデルにアクセスできます。
Jev 1.13 のメディアとデモ
Jev 1.13の連携例とJevシリーズ全般を扱う、確認済みの公開リンクです。コミュニティのデモは独立した性能評価ではありません。
X (Twitter)
TypeSafe AI ·
Jevシリーズ:TypeSafeが公開始動を発表し、開発者にJevの利用を案内しています。
we are officially out of stealth! join the frontier and get access to Jev on our website (link on profile)
原文を見るTypeSafe AI ·
Jevシリーズ:公式アカウントがウェイトリストなしでの提供を発表し、TypeSafeコンソールを案内しています。
Jev is now available to everyone. No waitlist. Start using it here: https://console.typesafe.ai/
原文を見るRuirui Wan ·
OpenRouter経由のJev 1.13を使い、Ego Liteでのブラウザ操作を判断するコミュニティの連携例です。
https://pbs.twimg.com/media/HSf25e4aoAAv_lv.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25exbsAAIdXd.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HSf25e2awAAA5uc.jpg原文を見るReddit
Tried TypeSafe's new "decision-only" model (Jev) as an agent router: 145-271ms end to end, curious if others have tested it
blackbarata ·
Jevシリーズ:開発者が二つのエージェント振り分け実験を共有し、不確実な判断への対応を相談しています。
原文を見るI built a side project to test TypeSafe's Jev model with no generative LLM that scores your project idea
stemonte ·
Jevシリーズ:質問の並列評価と分類を使い、プロジェクトのアイデアを採点するオープンソースのデモです。
原文を見るWhat I measured calling Jev (TypeSafe's decision model) through OpenRouter in Hermes
PoppaBear1950 ·
OpenRouter経由でJev 1.13を連携した報告で、リクエスト形式、応答構造、エラー処理の落とし穴を扱っています。
全文を読む
I spent today wiring TypeSafe's Jev — the "System One" decision model that launched on Sept 15 — into a decision gate that routes coding tasks. Most of the time went into finding the endpoint, so here is what's actually true as of 2026-09-20. Everything below is measured, not read off the docs. The endpoint nobody points you at It works on OpenRouter with an ordinary OPENROUTER_API_KEY: POST https://openrouter.ai/api/alpha/decisions Content-Type: application/json Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY { "model": "typesafe/jev-1.13", "state": "help! my payouts have been failing for 3 days", "questions": { "tier": { "type": "choice", "instructions": "pick a tier", "criteria": { "billing": "payments", "technical": "bugs" } } } } Response: { "model": "typesafe/jev-1.13-20260917", "answers": { "tier": { "type": "choice", "choice": "billing", "probabilities": { "billing": 0.87, "technical": 0.13 }, "confidence": 0.82 } }, "usage": { "input_tokens": 312, "output_tokens": 35, "cost": 1.31e-05 }, "provider": "TypeSafe" } The traps, each one measured: /chat/completions with typesafe/jev → 400 "is not a valid model ID". Jev does not generate text, so it isn't an autoregressive chat model. Don't try to shim it into standard completions. /api/v1/decisions → 404. The route is currently live under /api/alpha, not /api/v1. Wrapping the body in {"decisionsRequest": {...}} → 400 invalid_type ... path: ["model"]. The body must be flat: model, questions, and state at the root level. GET /api/v1/models (447 entries) lists no typesafe/* ID, and GET /api/v1/models/typesafe/jev-1.13 404s. Yet GET /api/v1/models/typesafe/jev-1.13/endpoints returns 200 with the full provider snapshot, pricing, context, and uptime. Any SDK preflight asserting "does the model exist in the list?" will falsely fail. Make a live call instead. There is no typesafe/jev-latest alias on OpenRouter; that alias throws an error. typesafe/jev-1.13 is the only working ID, and every response names the dated snapshot it served. Measured latency and cost: 239–430 ms per decision, $1.3–2.7e-05 per invocation (roughly $13–27 per million decisions). Output is unmetered. The answer shapes are not uniform choice gives you choice + probabilities + confidence. noul (yes/no) does not: {"type": "noul", "noul": 0.01} For noul, the value is a flat scalar float between 0.0 and 1.0 representing true/yes likelihood (e.g., 0.01 means overwhelmingly false), not a structured dict with probability labels. I had code reading answers.x.probabilities.true, which silently defaulted to 0.0 — so a "does this patch match the intent?" gate answered no to everything, including good patches. If you port Jev snippets around, check that field shape. The failure mode worth designing against My first version of the gate had the classic fallback: except Exception: return choices[0]. With a live key pointed at the wrong route, every call 400'd and the gate answered anyway: triage("refactor auth across 14 modules") → bash_direct risk("auth models, 31 dependents") → low (would have auto-applied) verdict(exit 1, "could not read Username") → complete (would have ended the loop) Confident, cheap, and wrong in the direction that costs you. The fix that stuck: the gate returns unavailable plus a default chosen from the stakes — fail open to the cheapest path for low-stakes routing (restricted strictly to non-mutating checks), fail closed (high, abort) for the risky ones — and the process exit code explicitly indicates whether you got a model verdict or a policy default. Two things I'd have missed without an end-to-end smoke test git diff is blind to files a coding agent creates: they're untracked, so a patch review gate sees an empty diff and rejects a perfectly good change. Use git add -N . && git diff (or git add -A && git diff --cached, but remember to unstage cleanly). I pointed the harness log inside the worktree, so __pycache__ and the run log itself landed in the diff. The gate called that scope creep (noul 0.47 vs 0.94 for the clean version) and it was completely right — plus the messier diff cost 2x because you're billed on input token size. Keep run logs outside your worktree or in .gitignore. Happy to share the routing-gate code if anyone wants it; it's stdlib Python and talks directly to the OpenRouter alpha endpoint. Verify the alpha route before you build on it — I measured this on one box today.
YouTube
Jev Explained: Demos and Use Cases
Syntax
Jevシリーズ:デモと実用例を通じてモデルの仕組みを紹介する入門動画です。
原文を見るWhat is Jev and How to Use it?
Codevolution
Jevシリーズ:構造化されたAI判断と、アプリでのJevの使い方を紹介する開発者向けチュートリアルです。
原文を見るI Tested Jev on 12 Real Use Cases. My Honest Thoughts.
Nate Herk | AI Automation
Jevシリーズ:制作者が十二のユースケースを試し、モデルを使った感想を紹介しています。
原文を見る